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近年来，基于P2P 流媒体技术的网络电视已经成为网络舆论传播的重要手段之一,而
P2P 技术的无中心和自组织特性将大大增加对网络电视服务进行识别和监管的难度。本文首先通过对不同IPTV 的payload 数据分析，发现P2P IPTV 系统通信过程中均存在访问地址特征、协议定义特征以及数据传输特征，然后提出了基于以上三种特征相结合的识别方法，并设计实现了实时识别系统，最后利用统计实验验证了系统的识别精度并对实验进行了分析。
目前，在P2P流媒体[1]安全监管技术方面，绝大多数采用的技术解决方案是在内部园区
网出入口采用“堵杀”策略，即将P2P流媒体流视为P2P流进行识别和整体过滤，还无法有效而精确地实时识别和过滤P2P流媒体流。开展高效、准确的P2P流媒体流量实时识别与过滤相关技术研究，不仅有利于合理利用互联网基础设施、合理利用P2P技术、合理部署P2P应用，更有利于制止非法内容在P2P网络中的传播，同时还有助于我国掌握网络舆论战中的信息传播控制与主导权。
P2P 技术的无中心和自组织特性将大大增加对网络电视服务进行识别和监管的难度。本文首先通过对不同IPTV 的payload 数据分析，发现P2P IPTV 系统通信过程中均存在访问地址特征、协议定义特征以及数据传输特征，然后提出了基于以上三种特征相结合的识别方法，并设计实现了实时识别系统，最后利用统计实验验证了系统的识别精度并对实验进行了分析。
目前，在P2P流媒体[1]安全监管技术方面，绝大多数采用的技术解决方案是在内部园区
网出入口采用“堵杀”策略，即将P2P流媒体流视为P2P流进行识别和整体过滤，还无法有效而精确地实时识别和过滤P2P流媒体流。开展高效、准确的P2P流媒体流量实时识别与过滤相关技术研究，不仅有利于合理利用互联网基础设施、合理利用P2P技术、合理部署P2P应用，更有利于制止非法内容在P2P网络中的传播，同时还有助于我国掌握网络舆论战中的信息传播控制与主导权。
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