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在高速网络上进行P2P流量识别具有极大的困难，因为基于端口号的方法已经不再准确，而基于应用签名的方法没有足够高的处理效率．提出了应用于高速网络的基于报文采样和应用签名的BitTorrent流量识别算法．建立了误检率和漏检率模型来分析报文采样率和签名率对识别准确度的作用，并指导应用签名和采样率的选择．通过开发流状态判别预处理器，在Snort平台上实现了该流量识别算法．实验结果表明该流量识别算法处理效率和准确度都是令人满意的，能应用于高速网络环境．在普通个人计算机上，对采样报文的处理效率在800Mbps以上．