局域網(wǎng)下針對(duì)P2P流量識(shí)別技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)的綜述報(bào)告隨著P2P技術(shù)的不斷發(fā)展，其在局域網(wǎng)內(nèi)的應(yīng)用越來(lái)越普遍，然而P2P技術(shù)的使用也會(huì)給網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)不小的壓力和安全隱患。因此，對(duì)于局域網(wǎng)內(nèi)P2P流量的識(shí)別和控制變得越來(lái)越重要。本文將對(duì)局域網(wǎng)內(nèi)P2P流量識(shí)別技術(shù)進(jìn)行綜述和分析，包括其相關(guān)領(lǐng)域的研究進(jìn)展和最新實(shí)現(xiàn)方法。一、P2P技術(shù)簡(jiǎn)介P2P（PeertoPeer，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)）是一種去中心化的數(shù)據(jù)交換模式，即所有設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)中平等地進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。P2P技術(shù)的特點(diǎn)是高效、靈活、開放、可擴(kuò)展等，常用于文件共享、視頻播放、在線游戲等場(chǎng)景。P2P應(yīng)用通常會(huì)占用大量的帶寬和網(wǎng)絡(luò)資源，因此需要對(duì)其進(jìn)行識(shí)別和控制。二、P2P流量的識(shí)別方法在局域網(wǎng)內(nèi)，P2P流量的識(shí)別是基于特征識(shí)別的，主要包括流量特征和行為特征兩個(gè)方面。1.流量特征識(shí)別流量特征包括流量協(xié)議、源地址、目的地址、源端口、目標(biāo)端口等。對(duì)于不同的P2P應(yīng)用，其流量特征有所不同。通過(guò)捕獲網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包并對(duì)其進(jìn)行分析，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)P2P流量的識(shí)別。2.行為特征識(shí)別P2P流量的行為特征包括連接數(shù)、流量大小、數(shù)據(jù)傳輸速率等。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的速率、延遲等方面進(jìn)行分析，可以判斷流量是P2P流量還是普通數(shù)據(jù)流量。三、P2P流量識(shí)別技術(shù)的研究進(jìn)展在P2P流量識(shí)別技術(shù)的研究中，常用的方法主要包括深度學(xué)習(xí)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法和基于規(guī)則的方法。1.深度學(xué)習(xí)方法深度學(xué)習(xí)方法是近年來(lái)比較流行的識(shí)別方法，它可以通過(guò)學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)來(lái)建立分類模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的分類識(shí)別。常用的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。Mohammadetal.[1]提出了一種基于CNN的P2P流量識(shí)別方法，該方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)BitTorrent、eMule、Kazaa等多種P2P應(yīng)用的識(shí)別。2.機(jī)器學(xué)習(xí)方法機(jī)器學(xué)習(xí)方法常用于網(wǎng)絡(luò)流量分類和識(shí)別領(lǐng)域，其主要思想是訓(xùn)練分類器，使其能夠識(shí)別不同類別的網(wǎng)絡(luò)流量。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機(jī)（SVM）、樸素貝葉斯（NaiveBayes）等。Mohammadetal.[2]提出了一種基于SVM的P2P流量識(shí)別方法，該方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)BitTorrent、eMule等P2P應(yīng)用的快速準(zhǔn)確識(shí)別。3.基于規(guī)則的方法基于規(guī)則的方法是一種傳統(tǒng)的流量識(shí)別方法，其核心思想是根據(jù)已知流量規(guī)則和特征建立一系列規(guī)則，并對(duì)捕獲到的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配識(shí)別。規(guī)則可以設(shè)置基于端口號(hào)、協(xié)議等多種條件。由于規(guī)則的數(shù)量和復(fù)雜度不斷增加，因此該方法存在識(shí)別率低和擴(kuò)展性差的缺點(diǎn)。Robertoetal.[3]提出了一種基于混合規(guī)則的識(shí)別方法，該方法可以通過(guò)使用混合規(guī)則來(lái)提高識(shí)別準(zhǔn)確率，但目前該方法的復(fù)雜度仍然較高。四、P2P流量的識(shí)別實(shí)現(xiàn)方法在實(shí)現(xiàn)P2P流量識(shí)別的過(guò)程中，可以使用專業(yè)工具和軟件來(lái)協(xié)助識(shí)別和控制。1.硬件設(shè)備硬件設(shè)備可以用于捕獲網(wǎng)絡(luò)流量并進(jìn)行識(shí)別和控制。如交換機(jī)、路由器等，它們可以提供網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控和QoS功能，實(shí)現(xiàn)流量控制和保障。2.軟件工具軟件工具可以用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行捕獲、分析和識(shí)別。如Wireshark、Snort等，它們可以快速確定流量的協(xié)議類型、源地址、目的地址及傳輸速率等信息。五、結(jié)論總之，對(duì)P2P流量的識(shí)別和控