基于統計行為的P2P文件共享加密流量識別技術的研究.pdf

1、P2P（ Peer-to-Peer，對等網絡）網絡作為一種區(qū)別于傳統 C/S（Client/Server，客戶機/服務器）模式的分布式網絡，因其具有非中心化、健壯性、高性能/價格比、私密性和流量均衡等優(yōu)點，目前已被廣泛應用于軍事、商業(yè)、政府和通信等各大領域。尤其是 P2P文件共享應用倍受人們青睞，這在給廣大用戶帶來方便的同時，也給帶來了一些新的問題，如網絡帶寬的消耗問題、知識產權問題和病毒木馬的惡意攻擊問題等等。因此，為了保證網絡的正常

2、有序運行，我們有必要對 P2P文件共享流量進行有效而合理的監(jiān)控。但是，隨著網絡用戶安全意識的增強，各種數據加密技術被普遍應用到了各種 P2P文件共享系統當中，這就給 P2P文件共享流量的識別帶來了巨大的挑戰(zhàn)。
　　本文對當前可用于P2P加密流量識別的主要技術進行了深入分析，提出采用基于統計行為的加密流量識別技術對目前三種主要的P2P文件共享加密流量（BitTorrent、eDonkey和Xunlei）進行有效的識別，本文主要對該技

3、術中所涉及的兩個關鍵性問題進行了研究：
　　第一，統計行為特征的提取。通過理論分析與實驗驗證，提出僅提取TCP流頭部3個數據包的方向和包大小兩個特征即可實現對三種 P2P文件共享加密流量的高效識別；并進一步分析驗證了高效識別每一種目標流量時，進行特征提取需考慮的最少數據包個數。
　　第二，機器學習算法的選擇。對目前 P2P流量識別領域中各種常用的有監(jiān)督機器學習算法的識別效果進行了分析比較和實驗驗證，發(fā)現 C4.5決策樹算法的