臺灣博碩士論文加值系統

隨著時代的進步，電腦與網路的應用越來越普及，網際網路逐漸成長，傳送的資料量越來越大，所以網路的頻寬管理也變得越來越重要。90年代末點對點(P2P,Peer to Peer)應用軟體開始崛起，近期P2P應用越來越廣泛，相對的也衍生出不少資安方面的問題，像是下載沒有版權的軟體侵害智慧財產權、造成網路大量的頻寬消耗、病毒感染的風險。因此，如果我們能夠得知使用者所使用的是何種網路服務且是否使用過量，再對它加以管理，就能減少少部分P2P使用者佔用大部分頻寬的問題。

　　本篇論文結合了封包特徵關鍵字和流量行為特性的辨識方法，並且利用封包傳送的來源IP和目的地IP進行判斷，使用LINUX的IPTABLES來過濾封包，阻止正在傳送P2P封包的使用者傳送封包進入LINUX主機內的區域網路，同時也不允許內部區域網路使用者傳送P2P封包到LINUX主機外部的網際網路。經過實際測試後，驗證這種方法能夠精準且有效的辨識P2P的應用，並且將誤判的比例降到很低，讓使用者能夠有效率且正常的使用頻寬。

In recent years, Internet has developed rapidly, the data being sent has much more than before.Therefore, network bandwidth management becomes very important. P2P applications begin to rise up at late 1990s, become more and more widely in recent years, this also leads to a lot of information security issues, such as Intellectual property issues、Bandwidth issues and virus infection issues.
Therefore, if we can know what web services is being use, and whether to use excessive, then manage it to reduce the small number of P2P users will be able to take up most of the bandwidth problem.
In this thesis, we combine the identification methods of Port-Based、Signature-Based and Flow Characteristics-Based, block P2P packets by it’s source IP and destination IP. After the actual test, prove that the methods can be accurate and effective identification of P2P applications, and has very low rate of false positives. This methods can make a fair allocation of bandwidth to every user in local are network.

摘要　I
ABSTRACT　II
目次　III
表目次　V
圖目次　VI
第一章　緒論　1
1.1 研究背景與動機　1
1.2 研究目標與方法　2
1.3 章節介紹　2
第二章 背景知識　3
2.1 Linux　3
2.1.1 Linux簡介　3
2.1.2 Kernel簡介　4
2.1.3 Kernel版本　5
2.2 Netfilter/IPTABLES/Layer7 FILTER　7
2.2.1 Netfilter模組　8
2.2.2 IPTABLES模組　8
2.2.2.1 IPTABLES內建TABLE和Chain的功能介紹　8
2.2.2.2 封包進入IPTABLES各TABLE和Chain的流程　10
2.2.2.3 IPTABLES的語法介紹　10
2.2.3 L7-Filter　13
2.2.3.1 OSI七層和TCP/IP基本概念　13
2.2.3.2 重新編譯核心 & L7filter安裝　14
2.3 P2P原理介紹　19
2.3.1 什麼是P2P　19
2.3.2 P2P的傳輸架構　20
2.3.2.1 主從式架構　20
2.3.2.2 集中式架構(Centralized)　21
2.3.2.3 分散式架構(Decentralized)　22
2.3.2.4 混合式架構(Hybrid)　23
第三章 相關研究　24
3.1封包特徵關鍵字辨識法　24
3.1.1 網路封包擷取軟體wireshark介紹　24
3.1.2 應用層特徵辨識　25
3.2 流量行為特性辨識法　26
第四章 研究方法　27
4.1 系統目的　27
4.2 封包特徵關鍵字辨識法準備工作　27
4.2.1 eMmule　27
4.2.2 BitTorrent　29
4.2.3 迅雷　30
4.3 流量行為特性辨識法準備工作　32
4.4 系統流程　34
4.4.1 系統流程詳細解說　35
第五章 測量環境&結果　41
5.1 測量環境　41
5.1.1 測量環境架設時所遇到的問題　41
5.2 測量結果　43
5.2.1 eMule測試　43
5.2.2 BitTorrent測試　44
5.2.3 迅雷測試　45
5.2.3.1 流量行為辨識法　46
5.2.3.2 迅雷阻擋結果　47
5.2.4 CPU使用率的觀察　49
第六章 結論與未來展望　51
6.1 結論　51
6.2 未來展望　51
參考資料　52

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