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基于距离判决算法的P2P流量识别模型研究

席鹏  
【摘要】:近些年来,互联网中的新技术层出不穷,其中P2P,这种崭新的对等网络通信模式,作为互联网的一种新的应用模式迅速风靡全球。P2P应用模式对传统的互联网上网行为模式影响巨大,相关研究资料表明,P2P应用流量正快速崛起,一度达到了全球互联网应用总流量的70%以上。如此巨大的流量给通信运营商造成了巨大的压力,如何更为高效的控制P2P流量成为了运营商们的巨大挑战。因此,快速而高效的准确识别P2P流量正在成为一个急需解决的问题。 然而,伴随着P2P技术的高速发展,P2P流量已经采用了诸如动态端口、协议字段加密等新技术来逃避P2P流量的检测。因此P2P应用业务在采用了类似上述的规避流量监测的新技术后,传统的P2P应用流量识别技术的识别正确率和识别效率都大为下降。 鉴于此,本文从P2P技术的特点、P2P流量的传统识别方法及P2P流量识别的重要性入手,根据P2P流中所包含的数据包数目、UDP所占比例以及连接数等特征属性,结合数据挖掘等分类算法,提出了一种基于距离判决算法的网络数据流识别分类模型。该识别模型的判决参数主要包含UDP比例数(一段流量中UDP协议占该段流量所有网络协议的比值)和连接数(一段流量中源IP地址相同但目的IP地址不同的所有连接数之和)这两个特征属性,在连接数特征属性的处理中运用了JAVA作为开发语言进行特征值的提取。通过对11组典型的P2P网络流和11组非P2P网络流的特征属性值的提取,确立了识别模型的参数值,最后在局域网内随机抓取6组网络流通过该识别模型进行网络流的分类判决,判决结果与已知的上网行为分别吻合,即验证了该网络流分类识别模型的有效性。


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