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开展实验验证了我们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。