VoIP和P2P IPTV流量的識(shí)別與測(cè)量研究.pdf

1、近年來，VoIP和P2P IPTV應(yīng)用已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)上流行的流媒體應(yīng)用。由于這些應(yīng)用的協(xié)議私密性、連接端口號(hào)的隨機(jī)性以及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的復(fù)雜性等原因，使得對(duì)它們流量的識(shí)別和測(cè)量分析面臨較多困難。本文針對(duì)VoIP和P2P IPTV流量提出了有效的識(shí)別算法并進(jìn)行了深入的測(cè)量研究。
　　 針對(duì)QQ語(yǔ)音應(yīng)用，提出了一種基于貝葉斯和卡方統(tǒng)計(jì)的流量識(shí)別算法(B&C)。分析QQ語(yǔ)音應(yīng)用的源端模型，使用貝葉斯算法識(shí)別QQ語(yǔ)音應(yīng)用的語(yǔ)音流量。分析QQ語(yǔ)

2、音應(yīng)用的非語(yǔ)音流量，定義心跳數(shù)據(jù)包，使用卡方統(tǒng)計(jì)算法識(shí)別心跳包。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，B&C算法可以有效地識(shí)別QQ語(yǔ)音流量：識(shí)別漏判率低于2％，誤判率低于0.1％。
　　 將研究對(duì)象從單一的QQ語(yǔ)音流量擴(kuò)大到全部的VoIP流量，提出了一種基于主機(jī)行為和流行為分析的流量識(shí)別算法(HBFBA)。首先進(jìn)行主機(jī)行為分析，利用通信主機(jī)所占用的端口號(hào)的差值，將VoIP應(yīng)用的流量與傳統(tǒng)應(yīng)用的流量分離開。然后進(jìn)一步進(jìn)行流行為分析，計(jì)算流中數(shù)據(jù)包大小的熵

3、值分析數(shù)據(jù)包大小的無序程度；計(jì)算自適應(yīng)的估計(jì)值分析連續(xù)相鄰數(shù)據(jù)包間隔的相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示HBFBA算法能以很低的漏判率和誤判率準(zhǔn)確識(shí)別多種VoIP應(yīng)用的流量。即使新型的VoIP應(yīng)用出現(xiàn)，HBFBA算法仍可以有效地識(shí)別其流量。
　　 針對(duì)P2P IPTV應(yīng)用，提出了一種基于改進(jìn)熵和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量識(shí)別算法(IE-NNRBF)。以改進(jìn)熵為基礎(chǔ)，自動(dòng)地提取數(shù)據(jù)包大小特征和應(yīng)用層頭部格式特征作為流量的動(dòng)態(tài)簽名。采用徑向基函數(shù)神

4、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)流量的非線性分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，IE-NNRBF算法的識(shí)別正確率達(dá)到98％以上。
　　 以PPLive視頻點(diǎn)播應(yīng)用為例，通過主動(dòng)測(cè)量的方式研究了P2P IPTV點(diǎn)播覆蓋網(wǎng)絡(luò)。設(shè)計(jì)了主動(dòng)測(cè)量覆蓋網(wǎng)絡(luò)的軟件系統(tǒng)VoDCrawler，提出的新模型有效地解決了測(cè)量過程的收斂條件問題。通過對(duì)大量測(cè)量結(jié)果的分析，從拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)兩方面對(duì)覆蓋網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究，揭示了被測(cè)量網(wǎng)絡(luò)具有小世界圖的特性，網(wǎng)絡(luò)中的對(duì)等體具有不耐心的特性，