一種P2P流量檢測(cè)與控制原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告

一種P2P流量檢測(cè)與控制原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，P2P（Peer-to-Peer）技術(shù)也越來(lái)越受到人們的重視。P2P技術(shù)使得數(shù)據(jù)傳輸更加高效和方便，而且可以降低傳輸成本，但也帶來(lái)了網(wǎng)絡(luò)帶寬的極大消耗問(wèn)題。為了解決這個(gè)問(wèn)題，需要一種有效的P2P流量檢測(cè)與控制方法。本文將提出并設(shè)計(jì)一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的P2P流量檢測(cè)與控制原型系統(tǒng)，旨在解決網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗問(wèn)題。關(guān)鍵詞：P2P技術(shù)；流量控制；深度學(xué)習(xí)技術(shù)；原型系統(tǒng)1.研究背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和普及，各種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用也得到廣泛應(yīng)用，P2P（Peer-to-Peer）技術(shù)也越來(lái)越普及。P2P技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎托Ч瑫r(shí)也可以節(jié)省成本。但是，P2P技術(shù)也帶來(lái)了網(wǎng)絡(luò)帶寬的巨大消耗問(wèn)題。為了解決這個(gè)問(wèn)題，需要對(duì)P2P流量進(jìn)行檢測(cè)和控制。2.研究目的和意義本文旨在提出并設(shè)計(jì)一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的P2P流量檢測(cè)與控制原型系統(tǒng)，旨在解決網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗問(wèn)題。通過(guò)研究P2P流量的特征和行為規(guī)律，提出了一種新的基于深度學(xué)習(xí)的P2P流量檢測(cè)方法。然后，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一種原型系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以檢測(cè)和控制P2P流量，最終減少網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗。3.研究?jī)?nèi)容和方法本文的研究?jī)?nèi)容包括P2P流量特征的分析、基于深度學(xué)習(xí)的P2P流量檢測(cè)方法、P2P流量控制方法和原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。第一步，分析P2P流量的特征和行為規(guī)律，包括流量的種類、流量的傳輸方式和流量的傳輸特點(diǎn)等。第二步，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的P2P流量檢測(cè)方法。利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)P2P行為進(jìn)行建模和識(shí)別，包括使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）實(shí)現(xiàn)特征提取和分類。第三步，提出一種P2P流量控制方法。通過(guò)識(shí)別和篩選P2P流量，阻止不必要的P2P流量從而降低網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗。第四步，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)原型系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以檢測(cè)和控制P2P流量。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、特征提取、P2P流量檢測(cè)和流量控制等模塊。4.預(yù)期結(jié)果和目標(biāo)本文預(yù)期的結(jié)果是設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的P2P流量檢測(cè)與控制原型系統(tǒng)，可以有效地降低網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗。該系統(tǒng)將具有以下特點(diǎn)：1.能夠識(shí)別大多數(shù)P2P流量，并通過(guò)篩選和控制P2P流量來(lái)降低網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗。2.基于深度學(xué)習(xí)的P2P流量檢測(cè)方法可以適應(yīng)極端情況下的流量檢測(cè)和控制，例如高峰期和網(wǎng)絡(luò)擁堵情況下。3.可以在不影響其他網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序的情況下控制P2P流量。5.學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)本文的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)包括：1.提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的P2P流量檢測(cè)方法。該方法可以有效地識(shí)別P2P流量并幫助降低網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗。2.設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)原型系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以檢測(cè)和控制P2P流量，為網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗問(wèn)題提供了一種解決方案。3.本文提出的基于深度學(xué)習(xí)的P2P流量檢測(cè)方法可以適應(yīng)受到攻擊的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，并且可以在不干擾其他網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序的情況下控制P2P流量，并且可以在P2P流量中發(fā)現(xiàn)隱藏的惡意行為。6.研究進(jìn)度安排本研究計(jì)劃在4個(gè)月內(nèi)完成。研究進(jìn)度安排如下：第1個(gè)月：查閱文獻(xiàn)、分析P2P流量的特征和特點(diǎn)。第2個(gè)月：提出基于深度學(xué)習(xí)的P2P流量檢測(cè)和控制方法。第3個(gè)月：設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)原型系統(tǒng)，并收集和處理流量數(shù)據(jù)。第4個(gè)月：進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試和性能評(píng)估，并撰寫論文。7.參考文獻(xiàn)[1]A.Dainotti,K.Claffy,andE.Aben,“IssuesandFutureDirectionsinTrafficClassification,”IEEENetwork,vol.29,no.2,pp.52–58,2015.[2]F.Wang,S.Liu,X.Luo,etal.,“IntelligentTrafficAnalysisBasedonDeepLearning,”InternationalJournalofDistributedSensorNetworks,vol.13,no.9,pp.1–9,2017.[3]Q.Wang,C.Huang,B.Li,etal.,“P2PTrafficIdentificationBasedonSparseFeatureSelectionandDecisionTree,”WirelessPersonalCommunications,vol.79,no.3,pp.1735–1749,2014.[4]R.AljneibiandA.Al-Fuqaha,“P2PTrafficClassificationUsingMachineLearningTechniques,”JournalofNetworkandComputerApplications,vol.106,pp.1–9,2018.[5]S.Li,Y.Lu,andD.Ning,“ResearchontheClass