局域网下针对P2P流量识别技术的研究与实现的开题报告

局域网下针对P2P流量识别技术的研究与实现的开题报告一、研究背景随着网络发展和多媒体技术的普及，人们对于视频、音频等多媒体内容的需求越来越高，在互联网上进行大规模的点对点(P2P)文件共享已经成为人们获取和分享多媒体资源的主要方式之一。但是，P2P技术也给网络服务提供者带来了很多困难，因为P2P流量对于网络带宽的消耗极大，甚至会导致网络暴塞。为了解决这一问题，网络服务提供者需要对P2P流量进行精细化管理。然而，当前的P2P流量识别技术主要是基于全局统计信息(如网络流量、连接数、数据包重量等)的，而忽略了P2P应用本身的特性，因此很难正确识别出不同的P2P应用，从而产生了很多误识别和漏识别的情况。因此，本研究将尝试使用基于深度学习的方法，针对局域网下的P2P流量进行识别和分类，以提高P2P流量的识别准确率和精细化管理水平。二、研究目的本研究旨在通过使用基于深度学习的方法，对局域网下的P2P流量进行识别和分类，实现以下目标：1.提高P2P流量识别准确率：通过深入挖掘P2P应用的特性，将P2P流量识别的精度提高至90%以上；2.实现精细化管理：将P2P流量分为不同的种类，并对每个种类的流量进行精细化管理，以提高网络服务的质量和稳定性；3.探索更加高效、可行的局域网P2P流量识别方法：通过使用深度学习算法，实现P2P流量识别的自动化，减少人工干预和误判，提高P2P流量管理的效率和可行性。三、研究内容本研究的主要内容包括以下几个方面：1.局域网P2P流量的特征提取：通过对局域网内的P2P流量进行分析，提取出不同P2P应用的特征，为后续的流量分类做准备；2.深度学习模型的选择和构建：根据P2P流量的特性，选择合适的深度学习算法(如卷积神经网络、循环神经网络等)，并对其进行参数调整和优化；3.局域网P2P流量的分类：通过已建立的深度学习模型，将P2P流量进行分类和识别，得到各个应用的流量数据；4.精细化管理：将不同的P2P流量进行分类，对每个分类进行精细化管理，以提高网络服务的质量和稳定性。四、研究方法本研究主要采用以下研究方法：1.局域网流量分析：通过分析网络数据包内容和统计信息，提取网络流量的特征，为后续的P2P流量识别提供数据支持；2.深度学习方法：使用深度学习方法对P2P流量进行识别和分类，并根据实验结果不断调整和优化模型参数，提高模型的稳定性和准确率；3.实验模拟：使用模拟器模拟不同的局域网环境，以模拟P2P流量在不同情况下的处理和管理过程，提高研究结果的实用性。五、研究预期成果本研究预期可以获得以下成果：1.提高P2P流量识别准确率：通过使用基于深度学习的方法，将P2P流量识别准确率提高至90%以上；2.实现P2P流量的精细化管理：将P2P流量分为不同的类别，并进行精细化管理，以提高网络服务的质量和稳定性；3.探索更加高效、可行的局域网P2P流量识别方法：通过使用深度学习算法，实现P2P流量识别的自动化，减少人工干预和误判，提高P2P流量管理的效率和可行性。六、研究计划和进度本研究计划在接下来的6个月内完成。下面是具体的计划和进度安排：第一阶段(0-2个月)：开展相关文献调研工作，对相关领域的技术进行深入学习和研究；第二阶段(2-4个月)：搭建模拟环境，收集数据，进行P2P流量的特征提取，为后续的流量分类做准备；第三阶段(4-5个月)：构建深度学习模型，并进行模型的调整和优化，完成P2P流量的识别和分类；第四阶段(5-6个月)：对P2P流量进行分类和管理，并对研究结果进行评估和验证。七、参考文献1.张喜平.基于机器学习的P2P流量识别方法.计算机工程.2019.2.郭云龙.基于深度学习的P2P网络流量识别研究.电子学报.2020.3.赵