孙瑜玲，林勤花
（四川信息职业技术学院，四川广元628017）
摘要：考虑到传统BP神经网络在进行P2P流量识别时，具有系统识别速度慢、精度低，神经网络自身容易陷入局部最小值等问题，使用遗传算法对BP神经网络进行优化。遗传算法具有较强的自适应性和鲁棒性，因此使用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化处理，能够有效提高神经网络的性能。建立基于遗传神经网络的识别系统，采集处理大量样本数据，对识别系统进行训练和测试。研究结果表明，基于遗传神经网络的P2P流量识别系统具有识别精度高、识别速度快等优点，相比传统BP神经网络，其识别性能有明显提高。
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关键词 ：遗传算法；P2P；流量识别；BP神经网络
中图分类号：TN711?34；TP393 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2015）17?0117?04
随着计算机科学技术的不断发展与进步，P2P技术已经广泛应用于网络视频音频多媒体播放、网络文件共享以及数据传输等领域，P2P技术不断吸引了越来越多的网络用户、网络应用服务开发者以及提供商的目光，各种各样的基于P2P技术的网络应用和服务不断涌现，为人们在网络中提供了便利。然而，随着人们享受着P2P技术带来的各种便利的同时，P2P技术的各种负面效应也随之而来。目前P2P应用存在对网络流量消耗巨大，监管难度大，以及易于网络病毒传播，为网络带来安全隐患等问题。因此，对P2P流量的精确识别和监测成为了对P2P技术研究的重中之重[1?5]。
1 P2P 流量识别技术
1.1 典型P2P流量识别技术
典型的P2P流量识别技术主要有：基于端口的识别技术、基于深层数据包的识别技术以及基于流量变化特征的识别技术。
基于端口的识别技术是一种应用最早的识别技术，其主要根据早期P2P应用的固定端口进行识别，具有算法简便，易于实现等优点，但是对于现如今复杂的网络环境，此种技术已经不再适用[6?7]。
基于深层数据包的识别技术往往因为存在识别滞后、隐私保护以及算法复杂等缺点而得不到广泛普及应用。
基于流量变化特征的识别技术通过对P2P流量数据进行采集，通过处理数据得到数据流的统计特征，使用统计特征作为机器学习的训练样本，得到经过训练的识别系统。此识别技术具有算法简便、效率高等优点[8?9]。
1.2 基于神经网络的P2P流量识别技术
BP 神经网络是一种有督导的智能机器学习算法，已经在机械、计算机、通信等领域得到了广泛应用，其技术发展已经相对成熟。将BP神经网络用于对P2P流量的识别是一种可行有效的识别技术和手段。
然而将BP神经网络算法用于P2P流量识别虽然克服了传统识别方法存在的诸多问题，但是由于算法自身特性也随之带来了新的问题。
BP神经网络实际上是梯度下降算法的一种迭代学习方法。由于梯度下降算法要求具有较小的学习速度时才能进行稳定的学习，因此其收敛速度较慢。并且，由于BP神经网络在进行训练时，会在某点沿着误差斜面而渐进误差极值，不同的起点会得到不同的误差极值和不同的解。因此传统BP神经网络具有学习速度慢、抗干扰能力弱以及容易陷入局部最小值等缺点[10?11]。
2 BP 神经网络和遗传神经网络
2.1 BP神经网络
BP神经网络结构如图1所示。通常由输入层、输出层和隐含层组成。
4 结论
本文对P2P 流量识别技术进行了深入研究。P2P技术在网络中已经得到了广泛应用，其流量在网络总流量中占有重要地位，因此对其流量进行实时监测识别具有重要意义。本文对P2P流量识别技术进行了分析，对使用比较广泛的BP神经网络模型进行了深入研究，并针对其缺点，使用遗传算法进行优化，建立基于遗传神经网络的P2P流量识别模型。通过实验采集大量网络训练样本和测试样本，对建立的识别系统进行测试。测试结果表明，基于遗传算法的神经网络的识别速度和识别精度要高于BP神经网络，具有较高的工程应用价值。
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