【摘 要】
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随着P2P技术的迅猛发展和广泛应用,人们在受益于P2P技术所带来的巨大利益的同时,也不得不面对网络安全的严峻挑战。因此,当前急需解决的问题是实现对P2P流量的检测与控制。常
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随着P2P技术的迅猛发展和广泛应用,人们在受益于P2P技术所带来的巨大利益的同时,也不得不面对网络安全的严峻挑战。因此,当前急需解决的问题是实现对P2P流量的检测与控制。常见的P2P流量检测技术包括基于深层数据包的检测技术,基于流量特征的检测技术以及基于端口的检测技术。伴随着网络技术的发展,单一地应用任何一种检测技术,检测的精度和效率有待提高。本文通过分析比较大量文献资料,总结出了现有P2P流量检测技术存在的一些问题。目前,大多数P2P网络采用冒充HTTP、有效载荷加密、跳跃端口、动态随机端口等技术避免检测。在大规模网络流量检测过程中,传统的决策树分类方法就显得效率不高,容易造成高误报率和低检测率。本文通过研究P2P流量检测及控制过程中需要解决的问题,分析三种常见的P2P网络流量检测技术,提出了一种基于多决策树算法的分类方法,设计了一个基于多决策树算法的P2P流量检测模型,阐述了模型的工作原理。通过虚警率、漏警率和检测率三个参数,评价了采用多决策树算法进行P2P网络流量检测的有效性。基于多决策树算法的P2P流量检测模型,可以提高流量检测的准确率,降低误报率。通过大量实验证明该方法具有较高的检测率,说明采用基于多决策树算法的P2P流量检测模型进行检测的可行性。
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