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基于DPI的P2P流量识别检测系统设计与研究的中期报告
一、研究背景
随着互联网技术的快速发展和带宽的不断提高，用户对于流媒体、P2P等高带宽应用的需求不断增加。然而，这些应用的流量不仅占用了大量的带宽，还可能导致网络拥塞、服务质量下降等问题。为了解决这些问题，必须对高带宽应用的流量进行识别和管理。
而目前对于P2P流量的检测和识别主要采用的方法是基于深度包检测（DeepPacketInspection，DPI）。DPI可以通过分析网络数据包的内容和协议，识别流量的类型和应用。然而，由于DPI技术需要对每个数据包进行深度分析，因此会带来很高的资源开销和延迟，对于高速网络的流量识别和处理会面临很大的挑战。
因此，本研究旨在设计一种基于DPI的P2P流量识别检测系统，提高流量识别的准确度和速度，优化系统的性能，进一步应用于实际网络环境中。
二、研究方法
本研究采用的方法是将提取出来的流特征与P2P流量的特征进行比对与匹配，以此判断数据包是否为P2P流量。具体思路如下：
1.数据包抓包和流量特征提取。使用pcap库进行数据包抓包，并提取出5元组（源IP地址、源端口、目的IP地址、目的端口、协议类型）等特征。同时，还可以提取出网络流量的其他特征，如TCP/IP头部、载荷部分等信息。
2.P2P流量特征分析和提取。对P2P流量进行分析，提取出常见P2P应用的特征，如BT、eMule、Thunder等协议的交换消息格式。将这些特征存储在特征库中。
3.特征匹配和流量判别。将提取出来的流量特征与P2P流量的特征库进行比对和匹配，以此判断数据包是否为P2P流量。如果被匹配到，则将其标记为P2P流量，并进行相应的处理；否则，将其标记为非P2P流量，继续进行后续的处理。
三、研究进展
目前，我们已经完成了上述方法的初步实现和测试。实现采用C++语言编写，主要依赖pcap库和boost库。通过实验测试，该系统可以在高速网络环境下实现P2P流量的快速检测和识别。同时，系统具有良好的可扩展性和适应性，可以实现对新的P2P应用进行在线识别。
下一步，我们将继续改进系统的性能和效率，优化算法模型和特征库的设计，提高准确率和稳定性。同时，我们还将探索机器学习等技术在P2P流量检测和识别中的应用，进一步提高流量识别的自动化程度和精度。