题目：P2P网络流量识别系统的设计与实现

近年来，各种新出现的便捷的网络应用促进了互联网的迅猛发展。P2P技术便是一种。P2P应用带来了大量的网络流量，网络带宽不堪重负。为了应对这一问题，针对P2P网络流量进行控制和管理，首先需要识别出P2P网络流量。论文首先介绍了目前P2P流量识别的研究现状，以及新的模式识别技术，分析了P2P网络流量识别软件的实现要求，提出了层次体系结构，并设计了软件的功能模块结构。其次从INOM模型设计、结点空间数据结构和SPF（Suspicion Propagation Factors）自动学习等方面详细阐述了INOM模型的设计思想和实现。INOM在SVM结点分类模型基础上，充分考虑TCP连接对于P2P结点的连接和传播文件的作用，引入SPF计算传播P2PRank。P2PRank代表了P2P结点嫌疑度。从而INOM具备了从部分结点扩散到更多结点之上的判断能力。然后，从数据结构、动态刷新机制和时间管理等方面对Identification模块进行阐述。系统提出了结点空间轮换机制，构造两个结点空间，定时轮换。定时轮换以及其他刷新机制保证了系统准确性、实时性和适用性。最后，论文通过一组实验，分析和验证了本文中提到的一些重要设计和方法，包括NAT结点的识别。也通过启动软件，在一段时间内实时识别校园网络几个出口处的网络流量，在实践中分析了软件的性能。之后，对未来的工作方向有所建议。