基于DPI和DFI的P2P流量检测系统的研究与设计

摘要

随着互联网的飞速发展，P2P(Peer-to-Peer)应用在互联网应用中所占的比例与日俱增。P2P应用给我们的生活带来了很多好处，例如网络电话、网络视频、网络社交等。同时，P2P应用也伴随着很多负面影响，如恶意程序、占用带宽、知识版权、内容监控、网络安全等。要做到扬长避短，我们需要从网络应用中找出P2P应用。因此，准确地检测P2P流成为本文研究的主要内容。
　　本文通过对P2P流量检测技术与P2P协议的研究，提出了基于深度包DPI(Deep Packet Inspection)和深度流DFI(Deep Flow Inspection)联合检测的P2P流量检测系统。论文工作依据软件工程的思想、采用面向对象的方法对P2P流量检测系统进行了需求分析和系统设计，使用用例图、活动图、时序图、部署图、架构图、流程图等UML(Unified Modeling Language)建模工具构建出一个详细的系统模型。
　　本文的重点内容是系统的详细设计。详细设计包括流量采集模块、特征库模块、流量检测模块三个部分。模块设计给出了具体的流程、算法。设计过程中，主要数据结构用JAVA代码进行描述，数据库表用存储结构进行描述。其中，流量采集模块与流量检测模块是系统详细设计的关键环节。
　　在流量采集模块设计中，流量数据包采集使用JAVA平台提供的JPcap类库实现;数据包的捕获、解析存储与转储功能通过定义多线来实现;存储文件管理功能通过设定定时程序来实现。
　　在特征库模块的设计上，论文给出了特征载荷单、多规则的协议分类、算法流程和DFI样本库的流量特征分类标准。
　　在流量检测模块的设计上，通过对各类检测技术与算法的研究，采用了 DPI主导，DPI与DFI联合检测的方法实现流量检测，即在算法上，采用多模式匹配AC(Aho-Corasick)算法与机器学习C4.5算法相结合的新算法，提高了P2P流量检测的准确性。这是论文的创新所在。
　　最后，对流量数据包采集、流量检测两个核心环节进行了测试，测试结果显示流量数据包采集具有较高的正确率，流量检测具有较低的误测率和漏测率。综合以上结果，系统对P2P流的检测具有极高的性能和极好的稳定性。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究内容

1．3 论文框架

第二章 P2P及相关技术

2．1 P2P概述

2．2 P2P检测技术

2．2．1 P2P流量检测技术概述

2．2．2 深层包DPI检测技术

2．2．3 深度流DFI检测技术

2．2．4 DPI与DFI联合检测

2．3 JPcap和JAVA技术

2．4 本章小结

第三章 流量检测系统的系统分析与设计

3．1 需求分析

3．1．1 需求功能描述

3．1．2 参与者分析

3．1．3 用例分析

3．2 系统设计

3．2．1 系统类设计

3．2．2 关联设计

3．3 系统部署

3．4 系统架构设计

3．5 本章小结

第四章 流量检测系统详细设计

4．1 流量采集模块设计

4．1．1 系统始初化

4．1．2 数据包捕获

4．1．3 数据流信息存储

4．2 特征库模块设计

4．2．1 DPI特征值集设计

4．2．2 DFI样本库设计

4．2．3 特征库维护设计

4．3 流量检测模块设计

4．3．1 系统检测流程

4．3．2 DPI检测

4．3．3 DFI检测

4．4 流量检测统计模块设计

4．5 本章小结

第五章 流量检测系统测试

5．1 测试环境

5．2 流量数据包采集测试

5．3 流量检测测试

5．3．1 误测率测试

5．3．2 漏测率测试

5．4 本章小结

第六章 总结及展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表论文情况