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基于行为特征的P2P流识别技术的研究

作 者: 崔燕
导 师: 汪斌强
学 校: 解放军信息工程大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: P2P 流量行为 模式匹配 深度数据流检测 深度数据包检测
分类号: TP393.02
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 40次
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内容摘要


近年来随着现代网络技术的迅猛发展,互联网在总体规模和体系结构上发生了重大改变,P2P应用得到了迅猛的发展。P2P流的识别技术作为网络管理技术的重要组成部分,其技术发展直接影响着网络服务质量的优劣。P2P流量占用了大量的网络带宽,严重影响了网络其他业务的正常展开。与此同时,传统的P2P流识别方法已不能准确、快速的识别P2P流,P2P流的识别成为制约网络管理进一步发展的瓶颈之一。为适应新形势的发展需要,国家数字交换系统工程技术研究中心承担了国家“十一五”重大项目“新一代高可信网络”总体技术相关课题——网络流量实时分析关键技术的研究。本课题以该项目为依托,重点研究网络流量中P2P流量的识别和监控的难点问题。针对高速宽带通信网的飞速发展对网络管理技术中P2P流的识别和监控的需求,在识别方法的准确性和可扩展性方面进行了研究,从而为网络管理设备的研制构建,提供一种满足应用需求的P2P流识别技术的解决方案。本文主要工作如下:》分析了当前主流P2P应用的流特征,并依据P2P流的数据包长度变化的特点,提出了一种基于改进的包长振荡频率的P2P流识别算法,并增加了对连续出现相同长度UDP数据包检测方法。仿真试验表明,该算法在识别效率和识别能力上均优于原有算法;》针对单一特征的识别局限性,提出了行为特征并行匹配加权的P2P流识别算法,结合P2P流的各个行为特征对识别有效性的影响,进行合理的权值分配,并采用特征的并行匹配,缩短了匹配时间,有效地提高了处理速度。提出了一种逐级收敛特征并行匹配加权的P2P流识别方案。依据网络管理技术的要求,针对当前网络流量巨大的特点,采用逐级收敛的方法,减少了所需处理的数据量,满足了其在速度、扩展性和准确性等方面的需求。同时该识别方案配有离线训练模块,可针对新特征进行选取和添加,具备良好的可扩展性。

全文目录


表目录  7-8
图目录  8-9
摘要  9-10
ABSTRACT  10-12
第一章 绪论  12-16
  1.1 课题研究背景  12-13
  1.2 P2P识别技术面临的挑战  13
  1.3 研究意义  13-14
  1.4 本文的主要贡献  14
  1.5 本文的结构和安排  14-16
第二章 P2P技术发展及识别技术概述  16-26
  2.1 引言  16
  2.2 P2P技术概述  16-18
    2.2.1 P2P架构与C/S架构的不同  16-17
    2.2.2 P2P技术发展  17-18
  2.3 P2P应用识别技术综述  18-21
    2.3.1 P2P流识别  19-20
    2.3.2 P2P流的两类识别方法  20-21
  2.4 P2P行为特征的分析  21-23
    2.4.1 P2P流与web流比较  21-22
    2.4.2 P2P流的行为特征  22-23
  2.5 基于行为特征的P2P流识别技术  23-24
  2.6 单个行为特征识别仿真实验与结果分析  24-25
  2.7 本章小结  25-26
第三章 基于改进的包长振荡特征匹配(IPSO)算法  26-36
  3.1 引言  26
  3.2 包长振荡频率和等长UDP短包连续出现次数  26-30
    3.2.1 包长振荡频率  26-27
    3.2.2 等长UDP短包的连续出现次数  27-30
  3.3 IPSO匹配算法  30-31
    3.3.1 包长振荡匹配原理  30
    3.3.2 IPSO识别算法  30
    3.3.3 匹配算法  30-31
  3.4 仿真实验及结果分析  31-34
  3.5 性能分析  34
  3.6 本章小结  34-36
第四章 基于行为特征并行匹配加权方法的P2P流的识别  36-44
  4.1 引言  36
  4.2 行为特征并行匹配加权  36-37
  4.3 特征匹配及分级  37-38
    4.3.1 特征匹配  37-38
      4.3.1.1 特征描述  37
      4.3.1.2 匹配算法  37-38
    4.3.2 特征分级  38
  4.4 识别模型  38-41
    4.4.1 识别算法  38-40
    4.4.2 权值确定  40-41
  4.5 实验及结果分析  41-43
    4.5.1 仿真实验及实验结果  41-43
    4.5.2 性能分析  43
  4.6 本章小结  43-44
第五章 基于逐级收敛特征并行匹配加权方法的P2P流的识别方案  44-56
  5.1 引言  44
  5.2 逐级收敛  44-48
    5.2.1 抽样  44-45
    5.2.2 大流检测  45-47
    5.2.3 流量均衡测量  47-48
    5.2.4 重复流删除  48
  5.3 识别模型  48-51
  5.4 实验及结果分析  51-54
    5.4.1 实验结果  51-52
    5.4.2 性能分析  52-54
  5.5 可扩展性论证  54
  5.6 小结  54-56
结束语  56-58
参考文献  58-61
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作  61-62
致谢  62

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络结构与设计
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