实时识别P2P-TV视频流的方法研究

摘要：

基于P2P的IPTV(P2P-TV)是当前发展最为迅速的因特网应用之一,实时识别P2P-TV视频流是管理网络P2P-TV流量和理解网络行为的关键一步.通过分析以PPLive为代表的P2P-TV体系结构、通信过程、报文结构以及系统特征,该文提出了一种实时的基于爬虫的识别视频流CIVF算法和一种实时的基于协议特征的识别视频流PIVF算法,CIVF算法通过爬虫程序获取P2P-TV节点信息来识别P2P-TV视频流,而PIVF算法则基于视频流的通信时序和应用层负载特征实现实时识别.在因特网环境的试验分析结果表明,CIVF算法具有实现便捷但识别率不够高且节点信息残存时间较长的特点,PIVF算法则具有准确率较高、识别速度较快和扩展性强的特点.

关键词：实时识别、P2P、P2P-TV、爬虫、协议特征

所属期刊栏目：33

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家863计划项目2007AA01Z418;江苏省自然科学基金BK2009058,BK2010133资助课题

在线出版日期：2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2219-2224