随着互联网的发展，网络规模不断扩大，新的网络业务不断出现。这一方面满足了人们快速、灵活获取信息的需求，而另一方面也出现了网络安全、网络拥塞等诸多问题。网络行为识别系统是以互联网业务识别技术为基础，对各种网络行为，如网页浏览、邮件、P2P下载等进行识别、监控和管理的系统。　　 第一部分对P2P流量的DFI识别算法做了研究。首先，归纳了新型P2P网络呈现出的传输层特性。在此之上，分析了几种P2P的DFI识别方法，研究了基于网络流组关联的P2P检测方法。实验证明，采用了(IP,Port)法和基于网络流组关联的P2P识别法后，可有效提升系统的整体识别率。　　 第二部分阐述了基于MPC8572处理器的网络行为识别系统的数据平面设计与实现。　　 首先提出了基于MPC8572的网络行为识别系统的整体设计方案，并细化了系统数据平面的设计。给出了数据平面的整体数据流图和数据处理流程。其次，详细阐述了数据平面中数据捕获与转发模块的设计。在模块的设计中，实现了基于NAPI的网络设备驱动程序，首次提出了budget参数对系统性能的影响并做了优化。设计了高效率的数据缓冲区，裁剪了协议栈处理流程，使系统吞吐量大幅度提高。接着，阐述了数据平面中会话流维护模块的设计。介绍了MPC8572 TLU引擎并分析了查找算法的性能。首次提出并实现了基于TLU的会话流维护模块设计。测试结果显示基于TLU的会话流维护模块处理速度比传统软件实现方法处理速度明显提高。最后，根据电信研究院起草的《DPI设备技术要求》，结合现有测试设备，制定出了针对网络行为识别设备的测试方法并进行了实测。还介绍了基于堆叠结构的10×1G网络行为识别系统方案。