P2P流量可控特征提取与识别技术

摘要

随着P2P网络应用和用户数量的不断增加，网络所面临的问题比如网络拥塞和Qos保障等问题变得越来越棘手。因此，对P2P进行识别并加以控制就成了关键问题。
　　 早期的P2P应用通常采用固定的端口号来传输数据。对于这些应用，通过端口号可以直接进行准确的识别。但是，随着P2P协议的发展，目前的P2P应用采取了多种的伪装手段来躲避检测，例如采用随机端口号、HTTP伪装和流量加密等手段。本文主要通过深度包检测技术来实现P2P流量的检测。
　　 首先分析和研究了现阶段比较流行的一些P2P应用，并给出了这些P2P协议的签名特征串，同时，提出了构建P2P签名特征库的方法。本文所实现的系统采用在线检测的方法，可以实时抓取网络上的流量，根据协议规则进行匹配，对P2P应用进行分类。
　　 在论文中还介绍和分析了2种单模式匹配算法和3种多模式匹配算法。对3种多模式匹配算法进行了深入的研究，并通过实验对3种模式匹配算法的效率进行了对比。
　　 同时，为了方便地提取P2P应用的特征串，本文提出了一种算法，用于自动地从P2P的数据流量中分析并找出可能存在的签名特征串。
　　 接着，本文介绍了P2P流量检测系统的需求，以及top10的统计方法，并结合ALLOT开展实验验证了前面所提出的自动提取P2P签名特征串的方法。
　　 最后，对本文的研究内容做了总结，并对进一步的研究方向做出了展望。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究存在的问题

1.4 本文的主要工作

1.5 论文的组织结构

第二章 P2P概述

2.1 P2P定义

2.2 P2P的发展

2.3 P2P的特点

2.4 P2P技术的应用

2.5 P2P技术所面临的问题

2.6 本章小结

第三章 Jpcap和WinPcap

3.1 网络数据包捕获工具Jpcap

3.1.1 Jpcap简介

3.1.2 Jpcap运行与开发环境

3.1.3 Jpcap的类库结构

3.2 WinPcap

3.2.1 带内核驱动模式的WinPcap及其功能

3.2.2 WinPcap体系结构

3.3 本章小结

第四章 深度包检测技术

4.1 概述

4.2 DPI技术国内外的发展

4.3 关键字

4.4 常见P2P签名

4.4.1 BitTorrent

4.4.2 PPLive

4.4.3 Banacast

4.4.4 UUSee

4.5 签名特征库

4.6 本章小结

第五章 字符串模式匹配算法

5.1 概述

5.2 单模式匹配算法

5.2.1 BM算法

5.2.2 KMP算法

5.3 多模式匹配算法

5.3.1 AC算法

5.3.2 WM算法

5.3.3 MWM算法原理

5.4 MWM算法与AC、BM算法的比较

5.5 本章小结

第六章 签名特征串的提取

6.1 基本思想

6.2 算法描述

6.3 本章小结

第七章 P2P流量识别

7.1 系统的需求

7.2 top10的统计

7.3 新特征的应用

7.4 本章小结

第八章 总结与展望

8.1 论文完成的主要工作

8.2 展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

致 谢