**基于Wireshark的PP流量测量和分析**
本学习教案主要关注如何利用Wireshark工具进行P2P（Peer-to-Peer）流量的测量和分析，以解决实验室网络速度变慢的问题并提出相应的解决方案。Wireshark是一款强大的网络封包分析软件，常用于网络故障排查和性能优化。
**选题要求与目标：**
1. 测量实验室的P2P流量，理解网络中的P2P活动状况。
2. 分析P2P流量实验数据，找出可能影响网络性能的因素。
3. 确定导致实验室网速变慢的原因。
4. 提出有效的解决方法和相关建议，改善网络环境。
**解决方案和流程：**
1. **实验环境**：利用Wireshark抓包工具收集网络数据，配合H3C交换机进行网络监控。编程环境采用VC6.0的Win32 Console和C++进行数据处理。
2. **总体流程**：通过Wireshark抓取数据包，进行数据格式预处理，提取P2P数据包，计算P2P流量，最后分析数据并得出结论。
3. **数据获取**：Wireshark能抓取网络中的所有数据包，通过包过滤功能筛选出目标数据。
4. **数据预处理**：将数据包导出为文本格式，以便进一步处理五元组信息和十六进制数据。
5. **P2P流量算法**：包括深度包检测（DPI）和基于流的数据包识别。DPI通过特征库匹配识别P2P流量；基于流的方法根据IP地址、端口号等信息聚合数据包。
6. **TCP/UDP流的定义和管理**：TCP流开始于SYN包，结束于FIN或RST包；UDP流超时值设定为60s，超过此间隔则视为新流。
7. **P2P流量特征**：P2P流量通常较大，且并发端口多，上下载流量对称，封包字节数大，端口动态变化，同时存在TCP和UDP流量。
8. **流量计算**：通过统计检测到的P2P包流量（Pi）占总流量（W）的比例来评估P2P流量占比。
**实验数据分析：**
1. 分析一天内和一周内不同时间点P2P流量的变化，发现其在特定时段有显著波动。
2. 对比不同P2P应用程序（如PPLive、eMule、迅雷、uTorrent、QQlive等）的流量，了解它们对整体网络流量的影响。
3. 通过DPI、端口匹配、流量特征三种方法比较P2P数据包的检测效果，发现端口匹配方法在识别uTorrent等应用时更有效，而DPI受限于加密数据包，流量特征方法受上传下载不对称性影响。
本教案的实践部分涉及大量实验数据，通过对比不同测量方法，揭示了P2P流量在不同时间和应用中的分布特性，为优化网络环境提供了依据。通过深入分析P2P流量的特征和检测手段，可以有效地管理和控制P2P流量，从而改善网络性能。此外，结合编程环境进行数据处理，展示了技术在实际问题解决中的应用，对于提升网络管理能力具有重要意义。
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