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, , , 一、 对指导教师下达的课题任务的学习与理解
, , Ø, , , P2P流量识别的意义
, , 自1999年起,随着共享工具Napster[1]的出现,Peer-to-Peer（P2P）技术作为一种全新的互联网应用模式开始风靡全球.P2P是指在网络上起相同作用的对等用户之间进行相互通信的技术.目前P2P应用技术主要有P2P文件共享、P2P即时通信、P2P协同计算、P2P流媒体传输技术.P2P利用网络互联特性,为大数据交换提供了一种充分使用网络资源的方法.
, , , , , 但P2P的广泛应用一方面在提高网络资源利用率的同时,另一方面却因过量占用带宽资源而饱受争议.随着网络的发展,近几年来P2P的应用已占ISP业务总量的60%-80%,严重影响了正常的网络业务,甚至引起网络拥塞.
, , , , 其次,通过P2P资源共享获得的软件和其他资源,由于缺少必要的安全机制而有可能成为攻击者传播蠕虫、病毒和恶意代码的工具.
因此,如何准确、快速、有效地识别和控制P2P流量是一个急需解决的问题.
, , , Ø, , , 对课题任务的初步理解
本课题将分析并总结P2P流量的统计特征,研究统计特征与可以描述这些特征的流量原始信息之间的关系.在此基础上,为每个P2P流量统计特性建立基于时间的滑动窗口的量化模型,从而获取各个P2P流量统计特性的模型参数.同时,运用SVM技术在流量识别中的阶段性研究结果,对SVM技术进行优化,分析P2P流量统计特性之间的关系,研究统计特性与SVM技术的融合点,将二者应用到P2P流量识别技术中,建立基于SVM的P2P流量识别与分类模型,并通过MFC设计完成相应的演示界面.
, , , , 二、阅读文献资料进行调研的综述
, , , , 2.1 传统的P2P流量检测技术
, , , 目前,针对P2P的流量检测技术大致有以下几种：
, , , , Ø, , 基于固定端口的P2P识别
, , , , 端口识别法[2]是根据TCP数据包或UDP数据包首部的源端口号或目的端口号识别一些常见网络应用的流量,如HTTP、*TP、Tel等.在P2P应用兴起的早期,大多数应用使用的都是固定端口,特征端口识别技术采用固定的服务端口的特点来识别第一代P2P系统.现有P2P系统所采用的常用服务端口[3]如表 ,2-1所示.
, , , , 在这种情况下,对其流量的识别方式与识别普通应用分组的方式完全相同.在需要监测的网络中被动收集分组,然后检查分组的运输层首部信息,如果端口号与某些特定的端口号匹配,则说明该分组即为P2P流量分组,可以按照预设的动作对其进行处理.
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基于SVM的P2P流量的识别系统引用文献:
[1] 基于SVM的P2P流量的识别系统 硕士论文开题报告范文
[2] 城市行为识别系统研究提纲 论文大纲格式
[3] 人脸识别系统研究生毕业论文范文 关于人脸识别系统毕业论文开题报告范文8000字
