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P2P流量识别、控制与管理关键技术研究的开题报告
一、研究背景与意义
近年来，随着互联网的普及和高速网络的普及，P2P技术逐渐被广泛应用于网络通信领域。P2P技术可以提高网络带宽利用率和资源共享效率，成为大规模文件共享、视频、音频和实时通信等应用的重要基础技术之一。但是，P2P技术也存在一些不可避免的问题，例如流量控制、安全问题等，这些问题也成为了互联网网络发展的瓶颈之一。
因此，为了解决P2P技术带来的问题，需要对P2P流量进行识别、控制与管理。这不仅可以提高网络带宽的利用率，还可以保障网络的安全性、稳定性。因此，对P2P流量识别、控制与管理关键技术的研究具有重要的理论意义和实践价值。
二、研究内容与目标
1.研究P2P流量的特征和分类方法。通过对P2P流量的特征进行深入分析和研究，建立相应的P2P流量分类方法。
2.设计并实现P2P流量识别、控制与管理的模型。基于对P2P流量特征的分析和分类，设计出相应的P2P流量识别、控制与管理模型，并对其进行实现。
3.对P2P流量控制与管理技术进行优化和改进。通过对P2P流量控制与管理技术进行优化和改进，提高其性能和实用性。
三、研究方法
1.数据采集和分析。采集大量P2P流量数据，并进行深入分析，获取P2P流量的特征、行为规律和使用模式。
2.建立P2P流量分类模型。根据采集到的数据和特征，建立P2P流量分类模型，为后续的识别、控制和管理提供基础。
3.设计P2P流量识别、控制与管理模型。基于分类模型和P2P流量特征，设计P2P流量识别、控制与管理模型，并对其进行实现。
4.优化和改进技术。根据实验结果和反馈，优化和改进P2P流量识别、控制与管理的技术方法，提高其实用性和性能。
四、研究预期成果
1.建立P2P流量分类模型，实现对P2P流量的准确识别和分类。
2.设计并实现P2P流量识别、控制与管理模型，实现对P2P流量的动态控制和管理。
3.通过对P2P流量识别、控制与管理技术的优化和改进，提高其实用性和性能。
五、研究时间安排
1.第一年：采集大量P2P流量数据，并进行深入分析，建立P2P流量分类模型。
2.第二年：基于分类模型和P2P流量特征，设计P2P流量识别、控制与管理模型，并进行实现。
3.第三年：根据实验结果和反馈，优化和改进P2P流量识别、控制与管理的技术方法，提高其实用性和性能。
六、参考文献
1.吴志华,刘知远.P2P流量识别及其在应用层QoS中的应用[J].计算机应用研究,2010,27(12):4492-4495.
2.王新宇,刘良,韩蕴.基于半监督分类的P2P流量识别算法[J].北京交通大学学报,2013,37(4):93-96.
3.李敏,牛统军,陈源.基于深度学习的P2P流量识别算法[J].计算机应用，2021，41(3):920-925.
4.赵勇,陈磊,王方.基于数据包序列和深度学习的P2P流量分类方法[J].计算机工程与应用,2018,54(11):248-253.