P2P流媒體特征提取技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來(lái)，隨著P2P技術(shù)應(yīng)用的范圍不斷擴(kuò)大，以及P2P流媒體技術(shù)的不斷擴(kuò)展，P2P技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的占用問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重，引起網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商的高度重視。在目前有限的網(wǎng)絡(luò)帶寬下，P2P相關(guān)應(yīng)用占用了大部分的帶寬，已經(jīng)影響到了用戶們的正常應(yīng)用。因此，研究如何識(shí)別已知和未知的P2P流量，并對(duì)其進(jìn)行特征提取和分類，成為亟待解決的問(wèn)題。
　　 目前對(duì)P2P流量的檢測(cè)技術(shù)可分為兩類：深層數(shù)據(jù)包檢測(cè)技術(shù)和基于流特征的檢測(cè)技術(shù)，而對(duì)P2P

2、流媒體的檢測(cè)的相關(guān)研究還處在空白階段，常用的就是采取特征碼匹配的方式進(jìn)行識(shí)別。為了能更好的提取特征碼，本文做了以下工作。
　　 提出一種基于統(tǒng)計(jì)特征的特征碼自動(dòng)提取算法，對(duì)已知和未知的P2P流媒體應(yīng)用都能達(dá)到很好的效果。重點(diǎn)介紹了特征碼自動(dòng)提取算法，并與已有的算法進(jìn)行比較，對(duì)比幾種算法的優(yōu)缺點(diǎn)。在基于統(tǒng)計(jì)的特征碼自動(dòng)提取算法中，包含位置信息的數(shù)據(jù)分片很好地保留了數(shù)據(jù)包負(fù)載位置信息特征，通過(guò)高效的HASH算法，實(shí)現(xiàn)了大流量環(huán)境下的

3、實(shí)時(shí)特征碼提取。并提出了相應(yīng)的特征碼歸并策略以及相應(yīng)的淘汰策略，保證了特征碼的可用性、穩(wěn)定性。
　　 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)原型系統(tǒng)，系統(tǒng)包含了三個(gè)模塊：數(shù)據(jù)處理模塊、特征碼自動(dòng)提取模塊和特征碼歸并與重驗(yàn)證模塊。在此基礎(chǔ)上提出了對(duì)基于統(tǒng)計(jì)的特征碼自動(dòng)提取算法的幾種性能優(yōu)化策略，并用實(shí)際測(cè)試證明了優(yōu)化策略的正確性和高效性。
　　 在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)在千兆網(wǎng)環(huán)境下能夠?qū)2P流媒體流量進(jìn)行實(shí)時(shí)、有