基于SVM的機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別P2P流的方法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、P2P是一種近年來(lái)發(fā)展迅速的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，它開(kāi)啟了網(wǎng)絡(luò)的邊緣資源。用戶(hù)可以通過(guò)P2P更快速地下載資源，還可以尋找到一些平時(shí)很難找到的資源。它的便利和快速使得用戶(hù)數(shù)量逐漸龐大，同時(shí)也侵占了更多的網(wǎng)絡(luò)資源，引起網(wǎng)絡(luò)擁塞，妨礙了其它正常業(yè)務(wù)的開(kāi)展和關(guān)鍵服務(wù)的運(yùn)營(yíng)。運(yùn)營(yíng)商和其它一些企業(yè)都計(jì)劃通過(guò)識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)中的P2P流量，從而可以進(jìn)一步采取限制等操作。
　　 傳統(tǒng)的基于靜態(tài)端口、協(xié)議和有效載荷的P2P流量的分析方法取得了較好的分類(lèi)效果。但隨著

2、P2P協(xié)議的發(fā)展，很多P2P服務(wù)采用動(dòng)態(tài)的端口，甚至占用常用的固定端口，而載荷也使用了加密，傳統(tǒng)的分類(lèi)方法效果不再明顯或者不再有效。
　　 本文研究基于P2P流的流量分類(lèi)方法，綜合考慮端口和獨(dú)立于端口和載荷的流屬性，以機(jī)器學(xué)習(xí)思想為指導(dǎo)，使用SVM算法獲得分類(lèi)模型，根據(jù)分類(lèi)模型預(yù)知流類(lèi)別。
　　 本論文主要進(jìn)行了如下幾個(gè)方面的工作：
　　 1.對(duì)P2P進(jìn)行了綜述，由于P2P中BT使用最為廣泛，因此重點(diǎn)闡述了BT的

3、架構(gòu)和工作過(guò)程；
　　 2.對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行了研究，描述其研究意義和內(nèi)容，并研究了其應(yīng)用于流識(shí)別的過(guò)程；
　　 3.對(duì)SVM進(jìn)行了研究，在研究其分類(lèi)原理的基礎(chǔ)上，提出了SVM識(shí)別P2P流的總體思路；
　　 4.對(duì)libSVM進(jìn)行了測(cè)試，研究其輸入方式，確定了流屬性輸出的數(shù)據(jù)格式；
　　 5.對(duì)流屬性輸出進(jìn)行了編碼實(shí)現(xiàn)，由于需要處理大量的包，還需要流屬性數(shù)據(jù)，因此編寫(xiě)相關(guān)程序，以便能批量快速地得到流屬性數(shù)據(jù)；

4、
　　 6.對(duì)libSVM預(yù)測(cè)流分類(lèi)進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，得到一些試驗(yàn)數(shù)據(jù)，以了解基于SVM的機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別P2P流的可行性和準(zhǔn)確性。
　　 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商和其他一些網(wǎng)絡(luò)管理者通過(guò)識(shí)別P2P流的方法，解決快速增長(zhǎng)P2P帶來(lái)的帶寬資源濫用、網(wǎng)絡(luò)性能下降、版權(quán)保護(hù)等問(wèn)題。P2P流量識(shí)別也是網(wǎng)絡(luò)研究者的熱點(diǎn)問(wèn)題，有必要深入了解和研究P2P流量和P2P行為。另外，機(jī)器學(xué)習(xí)作為研究如何使用機(jī)器來(lái)模擬人類(lèi)學(xué)習(xí)活動(dòng)的學(xué)科，在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)