文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
文章編號： 0258-7998(2014)02-0125-03
近年已有部分學(xué)者開始進(jìn)行P2P流媒體識別技術(shù)的研究[1]。劉朝斌[2]等人提出了4個可區(qū)分P2P流媒體和P2P文件下載應(yīng)用業(yè)務(wù)的流量特征，采用支持向量機(jī)對P2P流媒體進(jìn)行識別。陳偉[3]通過提取6個端點流量特征并結(jié)合C4.5決策樹方法實現(xiàn)P2P流媒體的識別。上述方法通常采用P2P直播流代替P2P流媒體，未考慮P2P點播流的影響，識別算法較為片面。胡超、楊潔[4]等人通過P2P流媒體軟件的協(xié)議特征實現(xiàn)P2P流媒體的識別，但基于協(xié)議特征的識別方法不能識別未知的P2P流媒體軟件。周麗娟[5]利用P2P直播的暫存性，萬成威[6]分析了P2P直播失敗會話比例較高的問題，實現(xiàn)了P2P直播流的識別，但所屬方法需要對P2P節(jié)點的所有下行流量進(jìn)行統(tǒng)計計算，耗時較長，且識別效果不理想。
P2P流媒體識別的關(guān)鍵在于P2P流媒體特征的選取[7]。從上述研究發(fā)現(xiàn)，基于協(xié)議特征的識別方法不能識別全部的P2P流媒體應(yīng)用[8-9]；基于流量特征的識別方法未能提取有效區(qū)分P2P直播與點播的流量特征；基于行為特征的識別方法雖然可以識別P2P直播流，但由于提取特征較少，識別效果不理想。本文以此為出發(fā)點研究P2P流媒體的直播流的行為特征，提出了可以有效識別P2P直播流的行為特征，并結(jié)合直播流的流量特征實現(xiàn)了P2P流媒體的快速準(zhǔn)確識別。
1 P2P直播流識別方法
基于上述分析結(jié)果，本文提出了兩種能夠準(zhǔn)確識別P2P直播流的行為特征，一種是基于服務(wù)器角色的節(jié)點連接度，另一種是BM信息比，將兩者特征結(jié)合可以有效地識別P2P直播流。
1.1 基于節(jié)點連接度的P2P直播流識別(DLN)
在采用基于節(jié)點連接度的P2P直播流識別方法之前，需定義如下3個變量：
定義1 客戶端角色節(jié)點連接度 C_link
將一個節(jié)點作為目的 IP 地址，記錄在一段時間內(nèi)流經(jīng)該節(jié)點的數(shù)據(jù)包。當(dāng)數(shù)據(jù)包長度大于800 B時，記錄該數(shù)據(jù)包的源IP，最后計算相異的源IP個數(shù),即為客戶端角色的節(jié)點連接度。
定義 2 服務(wù)器角色節(jié)點連接度 S_link
將一個節(jié)點作為源 IP 地址，記錄一段時間內(nèi)該節(jié)點發(fā)出的數(shù)據(jù)包。當(dāng)數(shù)據(jù)包長度大于800 B時，記錄該數(shù)據(jù)包的目的IP，最后計算相異的目的IP個數(shù)，即為服務(wù)器角色的節(jié)點連接度。
定義 3 節(jié)點出/入連接比 PL
PL=S_link/C link
DLN識別算法如下：
(1) 初始化C_link、S_link、PL和時間計數(shù)t。
(2) 當(dāng)有數(shù)據(jù)包流經(jīng)節(jié)點時，判斷計時t，如果t≥T，轉(zhuǎn)步驟(7)；如果t<T；則轉(zhuǎn)步驟(3)。T為截取數(shù)據(jù)包時間的常量閾值。
(3) 記錄當(dāng)前數(shù)據(jù)包源和目的IP,將IP與節(jié)點庫IPK中的IP進(jìn)行匹配。若成功，則轉(zhuǎn)步驟(2)；否則轉(zhuǎn)步驟(4)，并將該IP加入到IPK中。
(4) 如果該數(shù)據(jù)包以該節(jié)點為目的節(jié)點，轉(zhuǎn)步驟(5)；如果該數(shù)據(jù)包以該節(jié)點為源節(jié)點，則轉(zhuǎn)步驟(6)。
(5) 測量該數(shù)據(jù)包長度L1，若L1≥800,則C_link=C_link+1,轉(zhuǎn)步驟(2)。
(6) 測量該數(shù)據(jù)包長度L2，若L2≥800,則S_link=S_link+1，轉(zhuǎn)步驟(2)。
(7) 計算PL。PL=S_Link/C_link。
(8) 對PL進(jìn)行判斷，如果PL>β,則該節(jié)點為P2P流媒體直播流。
1.2 基于BM信息比的P2P直播流識別
定義4 S為客戶端角色時的下行流量集合，S={S1，S2，…,Sn},其中Si(i=1,2,…,n)為其中的一條五元組流。
定義5 Ti為五元組流Si中IP包出現(xiàn)的時間數(shù)。
定義6 Di為五元組流Si中BM信息包出現(xiàn)的時間數(shù)。
定義7 Fi為五元組流Si的BM信息比，F(xiàn)i=Di/Ti。
H-IRI方法識別步驟如下：
(1) 初始化S為空集，n=0，t=0。
(2) 對于時間t計數(shù)，如果t≥T，轉(zhuǎn)步驟(5)。
(3) 對于每一個到達(dá)的數(shù)據(jù)包P，如果flow(P)∈S,將其加入相應(yīng)子流，轉(zhuǎn)步驟(2)；否則轉(zhuǎn)步驟(4)。
(4) 如果length(P)≥800,則將flow(P)加入S中，同時n=n+1。
(5) 對Si(i=1,2,…,n)進(jìn)行統(tǒng)計，開始時設(shè)置Ti，Di為0，然后進(jìn)行每秒統(tǒng)計，在當(dāng)前1 s內(nèi)，其中若有數(shù)據(jù)包，則Ti=Ti+1。若數(shù)據(jù)包中有BM信息數(shù)據(jù)包，則Di=Di+1，同時統(tǒng)計Si的數(shù)據(jù)包個數(shù)Ni。
(6)選取Ni最大的前6項五元組流集合SS={SS1, …,SS6}，其中NNi為SSi的數(shù)據(jù)包個數(shù)，TTi為SSi的IP包出現(xiàn)時間數(shù)，DDi為SSi的BM包出現(xiàn)時間數(shù)。
(7) 計算SSi的BM信息比：FFi=DDi/TTi。
(8) 計算S的平均BM信息比：
(9) 判讀F，如果F≥?濁,則該節(jié)點流為P2P直播流。
采用主流的P2P流量進(jìn)行1 min流量采集,并進(jìn)行BM信息比測量，結(jié)果如表1所示。
從上述數(shù)據(jù)可知，H-IRI采用權(quán)重較大的五元組流進(jìn)行賦權(quán)重的BM信息比統(tǒng)計，增大了直播流的BM信息比，減小了其他P2P應(yīng)用的BM信息比，使得直播流與其他應(yīng)用的BM信息比差距增大，有利于P2P直播流的識別。
1.3 基于聯(lián)合特征的P2P直播流識別方法
單個行為特征無法全面測量P2P直播流的多方面的特性，僅僅使用單個行為特征來識別P2P直播流，必然導(dǎo)致識別的片面性。如果能夠綜合多個P2P直播流特征來共同識別P2P流，將有效地提高P2P直播流的識別效率。
除上述兩特征，對實現(xiàn)較好的P2P流媒體PPTV、PPStream及QQlive分別進(jìn)行直播流和點播流的抓包測量，同時對P2P文件下載軟件迅雷和BT抓包測量。對它們的數(shù)據(jù)包長進(jìn)行統(tǒng)計，按字節(jié)長度分為0~300 B、300~800 B及≥800 B三類包,并統(tǒng)計每類包的分布比例。表2為1 min內(nèi)3種P2P流媒體直播、點播及2種P2P下載軟件的包長分布。
由表2可知P2P直播流短包數(shù)遠(yuǎn)大于長包數(shù),而P2P點播流短包數(shù)稍小于長包數(shù)。同時P2P直播流的下載速率較為穩(wěn)定,一般不低于50 kb/s，而且不高于300 kb/s。
本文采用基于特征加權(quán)的P2P識別方法，其中優(yōu)先級較高的特征擁有較高的權(quán)值，優(yōu)先級較低的特征擁有較低的權(quán)值。設(shè)定優(yōu)先級的權(quán)值為?琢i,?琢1>…>?琢n>0。根據(jù)匹配特征對識別準(zhǔn)確性的貢獻(xiàn)分配優(yōu)先級，進(jìn)而確定權(quán)值大小。
從圖中知，采用聯(lián)合特征可以將P2P直播流的識別準(zhǔn)確率從90%提高到約95%，由此可見該方法識別性能良好。
P2P流媒體是當(dāng)前P2P技術(shù)的一個重要應(yīng)用方面，本文實現(xiàn)了P2P直播流的識別。下一步將對P2P點播進(jìn)行分析，實現(xiàn)P2P點播的識別。
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