P2P流量的識(shí)別與檢測(cè)技術(shù)的研究.pdf

1、自二十世紀(jì)九十年代末 P2P技術(shù)出現(xiàn)以來，P2P應(yīng)用迅速發(fā)展，目前已占領(lǐng)多個(gè)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域。P2P應(yīng)用在為用戶提供前所未有的便利的同時(shí)，也已經(jīng)嚴(yán)重影響了其他網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的正常開展。P2P應(yīng)用使用動(dòng)態(tài)端口、加密應(yīng)用層數(shù)據(jù)等策略逃避常規(guī)流量檢測(cè)機(jī)制，對(duì)流量檢測(cè)與管理造成困難。
　　對(duì)P2P應(yīng)用流量的檢測(cè)是建立在對(duì)P2P技術(shù)充分理解基礎(chǔ)上的，本文根據(jù)P2P技術(shù)的發(fā)展，分析了其體系架構(gòu)的變化，并研究了各種體系架構(gòu)下的相關(guān)搜索技術(shù)。同時(shí)，以經(jīng)典的

2、P2P應(yīng)用——eDonkey為例，對(duì)其進(jìn)行了協(xié)議分析。
　　P2P流量檢測(cè)技術(shù)是一研究熱點(diǎn)，國內(nèi)外的研究學(xué)者提出了多種檢測(cè)方法，包括基于端口的，基于流統(tǒng)計(jì)特性的，基于傳輸層行為特征的和基于深層數(shù)據(jù)包掃描的。但這些方法存在著不同程度的缺陷。相對(duì)于傳統(tǒng)的檢測(cè)方法來說，支持向量機(jī)技術(shù)為P2P流量檢測(cè)技術(shù)注入了新的活力。支持向量機(jī)（Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱SVM）建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理基礎(chǔ)之上，避

3、免了局部最優(yōu)解，在解決小樣本的分類問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)。基于對(duì)P2P相關(guān)技術(shù)及支持向量機(jī)技術(shù)的研究，本文提出了基于支持向量機(jī)的P2P流量檢測(cè)技術(shù)。
　　在研究支持向量機(jī)技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了基于SVM的P2P流量檢測(cè)系統(tǒng)模型，并對(duì)模型各個(gè)組件的功能、機(jī)制、實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了深入探討。在P2P流量特征選取上，本文從數(shù)據(jù)包、數(shù)據(jù)流、網(wǎng)絡(luò)連接三個(gè)層面進(jìn)行了特征選取。對(duì)用于 P2P流量檢測(cè)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征，本文利用異構(gòu)數(shù)據(jù)集上的距離度量函數(shù)HV

4、DM進(jìn)行了特征數(shù)據(jù)的預(yù)處理，并在有保證的估計(jì)方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模的確定，既避免了因訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模過小而導(dǎo)致的訓(xùn)練結(jié)構(gòu)太差問題，又減少了訓(xùn)練時(shí)間，提高了訓(xùn)練效率。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程中，本文采用了兩種優(yōu)化方法對(duì)訓(xùn)練過程進(jìn)行優(yōu)化處理。一是運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論，考慮不同的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征對(duì)P2P流量檢測(cè)結(jié)果的影響程度，提出了一種特征加權(quán)處理方法，并通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說明該方法在檢測(cè)精度上有所提高；二是運(yùn)用循環(huán)選擇算法，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行循環(huán)選擇。這樣，一方