NAT下的P2P流量检测：基于流身份识别方法

"基于流身份识别的P2P流量检测 (2011年)" 本文主要探讨了在P2P流量检测中面临的一个关键问题，即网络地址翻译器（NAT）转发的混合流与P2P数据流的外部流量特征相似，导致现有的P2P流量特征识别方法（TLI）在数据捕获点位于NAT之后时可能出现误报（虚警）和漏报。作者焦程波提出了一种基于流身份识别的P2P流量检测新方法，旨在解决这个问题。 NAT是网络中广泛使用的技术，它允许内网设备通过一个公共IP地址访问互联网，同时对外隐藏内部网络结构。然而，NAT转发的混合流使得来自不同设备的数据流合并，这使得传统的P2P流量检测方法难以准确区分，从而影响流量管理、网络性能优化和网络安全策略的实施。 论文首先分析了IP标识时间序列，以此来识别NAT转发混合流中的不同设备数据流身份。这种方法的核心在于，尽管NAT会改变IP地址，但设备内部的IP标识（例如TCP或UDP的序号）在一段时间内是相对固定的。通过监测这些序号的变化，可以追踪到不同源设备的数据流，从而区分出P2P流量。 在实现流身份识别后，论文接着利用流量特征来检测P2P流量。P2P应用通常具有特定的流量模式，如对等节点间的频繁交互、数据传输的不均匀性等。通过对这些特征的统计分析，可以更准确地识别出P2P流量，减少虚警和漏报的可能性。 实验部分，作者选取了当时主流的P2P应用进行测试，结果表明，该方法能够有效地从NAT混合流中识别出P2P流量，并显著降低了虚警率和漏报率。这为网络管理者提供了一种更为精确的工具，以应对NAT环境下的P2P流量监控挑战。 关键词涵盖了P2P流量检测的关键元素，包括对等流量的特性、流量特征、流身份识别、网络地址翻译器的作用以及网络拓扑的影响。这篇论文对于理解NAT环境下的流量行为，以及开发更有效的P2P流量检测算法具有重要意义，对于网络管理和安全领域具有很高的参考价值。