基于深度流檢測的P2P網絡流量識別系統的中期報告一、研究背景P2P（Peer-to-Peer）網絡已成為當今互聯網最重要的應用之一，隨著P2P應用迅速發展，其所占總流量的比例也不斷增加。P2P網絡是指一種直接連接到互聯網的互聯網應用程序，因此其流量識別是網絡管理、網絡安全等領域的重要研究方向之一。傳統的流量監測方法主要基于通信端口或協議識別，但這些方法已經逐漸失效，因為現今的P2P應用程序往往使用隨機或動態端口。因此，P2P網絡流量識別已經成為一個重要的難題。近年來，深度學習在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域都取得了巨大成功，因此也開始在網絡流量識別領域得到廣泛應用。本研究旨在基于深度流檢測方法，實現P2P網絡流量識別。二、研究內容本研究基于深度學習技術，采用深度流檢測方法對P2P流量進行識別。具體內容包括以下幾個方面：1.數據集構建：從公開數據集和采集的真實網絡數據中，選擇常見的P2P應用作為訓練數據，并將其與其他非P2P流量混合，構建混合流量數據集。2.特征提取：采用卷積神經網絡（CNN）對網絡數據進行特征提取，提高網絡識別準確率。3.分類模型設計：根據提取的特征，設計分類模型對P2P流量和非P2P流量進行分類。4.模型優化：對設計好的模型進行優化，包括優化超參數、網絡結構和模型訓練策略等。5.系統實現：在Python平臺下實現基于深度流檢測的P2P網絡流量識別系統，并進行實驗評估。三、預期目標本研究的預期目標如下：1.設計一套高效的P2P流量識別系統，能夠準確識別P2P流量，并區分其他流量類型。2.通過實驗驗證，證明基于深度流檢測方法的P2P網絡流量識別系統的效果優于傳統的端口和協議識別方法。3.探討深度學習在網絡流量識別領域的應用，為進一步研究提供借鑒和參考。四、研究進展本項研究目前已完成數據集的構建、特征提取、分類模型設計等工作。1.數據集構建數據集的構建主要分為數據源采集和數據集劃分兩個部分。數據源采集：采集公開數據集以及各個應用的真實網絡數據。公開數據集包括CICIDS2017、ISCXVPN2016和CSE-CIC-IDS2018等。真實數據采集方式為抓包，抓取了各種類型的應用流量。將所有數據混合為一份數據集。數據集劃分：將所有數據分為訓練集、驗證集和測試集三部分。其中訓練集占數據集的80%、驗證集占數據集的10%、測試集占數據集的10%。2.特征提取特征提取主要采用卷積神經網絡（CNN）的方法，對數據進行深度特征提取。CNN網絡包括卷積層、池化層、全連接層和激活函數等。本項研究采用了三層的CNN網絡，其中卷積層和池化層均采用了多尺度和多核方法，增加了網絡的泛化能力。經過特征提取的輸出向量將作為分類模型的輸入。3.分類模型設計基于特征提取的結果，本項研究設計了一種P2P流量分類模型。分類模型采用了全連接神經網絡，并且設計了兩個隱藏層。為了避免模型過擬合，分類模型采用了Dropout以及L1和L2正則化方法進行優化。本項研究在訓練模型時采用了交叉熵誤差函數，使用Adam優化算法進行模型優化。經過模型訓練和驗證，實現了對P2P流量和非P2P流量的分類。四、總結本項研究目前已完成數據集構建、特征提取和分類模型