本文關(guān)鍵詞：基于信任抽樣的P2P流量識別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：P2P(Peer-To-Peer)對等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)雖然推動了互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,但P2P流量對傳統(tǒng)的因特網(wǎng)構(gòu)架如骨干網(wǎng)的中心路由器等造成了很大的影響。據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示:過去幾年P(guān)2P應(yīng)用對網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用比在骨干網(wǎng)大致為40%-70%,在城域網(wǎng)或局域網(wǎng)中甚至可能超過了80%,消耗了大量的網(wǎng)絡(luò)帶寬。P2P流量識別的意義在于可以讓網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商更好的管理網(wǎng)絡(luò),降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維成本,提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量提供數(shù)據(jù)支持和監(jiān)控方向。P2P流量識別的本質(zhì)是評估某網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲兴泄?jié)點(diǎn)在某時間段的P2P流量比例,在基于信任抽樣的P2P流量識別系統(tǒng)中,采用信任抽樣的意義在于在一定的誤差允許前提下通過對節(jié)點(diǎn)的設(shè)置信任值以降低抽樣成本,進(jìn)而減少抽樣系統(tǒng)識別的時間和空間復(fù)雜度,使得識別系統(tǒng)的結(jié)果計算接近實時。本文圍繞這一基于信任抽樣的P2P流量識別這一主題展開了深入的研究,主要工作如下:(1)基于一階信任抽樣的P2P流量識別方法的研究。首先介紹了該方法的系統(tǒng)體系架構(gòu),并通過結(jié)合直線等距抽樣方法和對數(shù)信任模型,提出了一階對數(shù)信任抽樣策略。然后研究了深度報文識別中的多模式匹配算法,按照提出了的模塊架構(gòu)和信任抽樣策略編碼實現(xiàn)了一個簡單的基于一階對數(shù)信任抽樣的P2P流量識別軟件,用該軟件在實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)流量、采集數(shù)據(jù)。最后對該系統(tǒng)識別結(jié)果和相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析和總結(jié)。(2)基于大數(shù)據(jù)處理平臺下的深度報文計算和識別的研究。首先將分布式并行計算平臺用于運(yùn)行P2P流量識別的主要計算任務(wù)(即深度報文檢測算法),采用了云管端式的平臺架構(gòu),逐個分析了該平臺架構(gòu)中各個模塊的內(nèi)部構(gòu)成和功能。然后提出了一個運(yùn)行在該大數(shù)據(jù)處理平臺之上的并行識別和計算的然后算法,并簡要描述了該算法。最后介紹了數(shù)據(jù)報文消息封裝、并行結(jié)果處理及周期劃分等方法。(3)基于二階信任抽樣的P2P流量識別方法的研究。首先介紹了該方法的系統(tǒng)體系架構(gòu),并將二階抽樣的相關(guān)理論和方法結(jié)合貝葉斯信任度計算法提出了基于二階貝葉斯信任抽樣策略。然后介紹提出了蓄水池二階抽樣算法,并分析了該算法的可行性及證明了該算法的正確性。最后通過仿真驗證了該策略,并對仿真結(jié)果進(jìn)行了分析和總結(jié)。
【關(guān)鍵詞】：對等網(wǎng)絡(luò) 流量識別 信任抽樣 多階抽樣
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.02
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目錄7-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 論文的研究背景及意義9-10
• 1.2 P2P流量識別的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 主要研究內(nèi)容12-13
• 1.4 論文的章節(jié)安排13-14
• 第2章 體系架構(gòu)和理論基礎(chǔ)14-29
• 2.1 系統(tǒng)架構(gòu)14-20
• 2.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)14-15
• 2.1.2 系統(tǒng)部署環(huán)境15-16
• 2.1.3 一階信任抽樣體系架構(gòu)16-18
• 2.1.4 二階信任抽樣體系架構(gòu)18-19
• 2.1.5 兩種體系架構(gòu)的區(qū)別19-20
• 2.2 數(shù)據(jù)處理體系架構(gòu)20-24
• 2.2.1 云管端式計算架構(gòu)20-22
• 2.2.2 并行計算識別22-24
• 2.3 抽樣基礎(chǔ)理論24-28
• 2.3.1 簡單隨機(jī)抽樣25
• 2.3.2 直線等距抽樣25-26
• 2.3.3 二階隨機(jī)抽樣26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于一階信任抽樣的P2P流量識別29-45
• 3.1 直線等距信任抽樣策略29-33
• 3.1.1 直線等距信任抽樣29-30
• 3.1.2 抽樣周期劃分30-31
• 3.1.3 一階信任抽樣算法31-33
• 3.2 深度報文檢測33-38
• 3.2.1 深度報文檢測算法概述33-35
• 3.2.2 P2P協(xié)議特征碼35-37
• 3.2.3 算法代碼實現(xiàn)37-38
• 3.3 實驗過程與結(jié)果分析38-44
• 3.3.1 實驗過程38-40
• 3.3.2 結(jié)果分析40-44
• 3.4 本章小結(jié)44-45
• 第4章 基于二階信任抽樣的P2P流量識別45-55
• 4.1 二階隨機(jī)信任抽樣45-49
• 4.1.1 二階隨機(jī)抽樣信任策略45-47
• 4.1.2 二階蓄水池抽樣算法47-49
• 4.2 仿真與結(jié)果分析49-54
• 4.2.1 參數(shù)的初始化49-51
• 4.2.2 結(jié)果分析51-54
• 4.3 本章小結(jié)54-55
• 第5章 總結(jié)和展望55-56
• 5.1 研究工作總結(jié)55
• 5.2 研究展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 致謝60-61
• 附錄6

【相似文獻(xiàn)】

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