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P2P应用对网络的影响和识别方法研究

者明伟  
【摘要】: P2P技术在出现后的短短几年间得到了迅速发展,P2P应用已经成为当今互联网的主流,根据目前的统计数据显示,P2P流量已经占据了互联网总流量的60%—70%。P2P应用的迅猛发展对网络带来了巨大的负面影响,占用了过多的网络带宽,恶化了网络的安全环境。为了管理P2P应用,首先需要识别P2P流量,因此,准确地识别P2P流量对于保证网络的服务质量、流量监控、网络安全有着重大意义。 本文对目前存在的P2P流量识别方法进行了分类归纳,从正确性、精确性、算法的复杂程度三方面对它们的识别性能进行了对比,发现基于端口的流量识别方法能够识别的P2P应用数量有限,且准确率在不断下降;基于P2P流量特征的识别方法现在还不能对P2P流量进行分类识别,还需要进一步完善;基于特征码的识别方法,不但能够实现对P2P流量的准确识别和应用分类,而且实现技术简单,广泛地应用于各种流量检测系统。 对于基于特征码的P2P流量识别技术,对P2P的分析是其前提和基础。本文分别分析了P2P的定义、网络拓扑结构、节点资源搜索方式以及主要应用,总结了P2P流量的特点和对网络的影响。通过对迅雷、BitTorrent、PPlive这三种应用最广泛的P2P应用软件的工作过程进行分析,归纳出它们的特征码,并以此总结出一些获取特征码的方法。 本文最后利用基于特征码的P2P流控软件Panabit,对一个发生网络拥塞的校园网进行部署,发现P2P应用是造成网络拥塞的主要原因。通过制定相应的优化策略,取得了满意的效果,同时也为相关的案例提供了一定的借鉴作用。


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