互联网基础设施的快速发展使多种新兴网络业务的实现成为可能,诸如远程桌面、视频聊天等服务都需要建立在高带宽的网络传输之上。然而近年来迅猛发展的P2P(peer-to-peer)应用,以其多连接、多线程的特性,即便少数用户也可耗去大部分数据流量。据有关调查表明,P2P业务己悄然占据了互联网传输总量的60％-80％,成为杀手级宽带互联网应用。曾经对普及宽带互联网接入业务起到巨大推动作用的P2P应用,正带来了因资源过度占用而引起的网络拥塞以及安全隐患等问题,妨碍了正常的网络业务的开展。为了保证网络正常有序的运行,有必要对P2P流量进行控制管理。但以往基于P2P流的研究,多数从某时刻纯P2P的瞬间流量数据出发,寻找P2P流。这种做法忽视了有的主机在运行P2P应用时,也开启其他业务这一事实,容易导致研究成果与实际部署效果的差异。　　 本文提出了一种名为DPTS(Detection on P2P based on Time-Series)的检测策略。DPTS不在于发现F2P流,而是要找到那些生成过P2P流数据的主机。从已有的研究看,检查并定位P2P主机来源,是当前P2P检测技术忽视的一个方面。以往用单纯的瞬间快照数据来寻找P2P流并不适合定位P2P主机这一任务。DPTS策略将整个判定过程分为粗分主机集和定位主机两个部分。其中,粗分主机集模块吸收了已有的对P2P流量识别的研究经验,从传输层特性入手,发现有助于区分P2P流量的细节。本文的创新在于定位主机模块。该部分将提取在粗分主机集中判别疑似为P2P主机的最近若干分钟的流量数据,并引入时间序列分析方法,实现对时序流量主成分序列做具有统计学意义上的P2P主机判定。