随着互联网的迅速普及和不断发展,P2P应用已逐渐成为网络的主流。越来越多的用户使用P2P来下载大量的文件,特别是那些视频和音频文件。有关调查表明,P2P业务已悄然占据了互联网业务总量的60﹪到80﹪。P2P业务的不断增加,造成了网络宽带的巨大消耗,严重降低了其他正常业务的性能,尤其是在企业内部,因此对P2P进行识别并加以控制就成为了关键问题。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利用P2P协议的签名特征串来实现P2P流量的检测。本文首先研究分析了各个时期P2P协议的不同特点,并以KaZaA协议为例研究了深度包检测技术。接着研究了一了些常见的P2P协议并给出了其协议的签名特征串,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离线检测的方法,通过分析Sniffer的抓包文件进行P2P流量的检测。在特征串匹配算法方面,本文对四种单模式字符串匹配算法(Brute-Force算法、KMP算法、Boyer-Moore算法和QS算法)进行了研究,并对各个算法的实际性能进行了比较。通过对纯文本字符串和网络实际数据流量的匹配实验,本文选取了QS算法来实现签名特征串的匹配。接着,本文提出了一种算法,用以自动地从P2P的数据流量中分析并找出可能存在的签名特征串。最后对本文的研究内容作了总结,并提出了进一步的研究方向。