近几年来基于P2P技术的网络应用迅速发展起来。有关的研究人员认为，P2P技术的应用将使网络上的资源得到充分利用和最大化的共享。P2P技术在内容分发、实时通信、协同工作、以及分布式计算等多个领域得到了应用。　　 然而随着P2P协议所产生的流量逐渐增加，必然会造成网络带宽的巨大消耗，同时也降低了其它重要业务（如http、ftp等）的性能。这种对带宽无止境的需求不仅改变了网络上的流量模型，还会使原来运行流畅的网络变得越来越拥塞，从而大量增加网络运营商的成本。其次对于企事业单位的用户来说，不仅造成了巨大的网络资源浪费，还可能为本单位局域网的安全防护打开了漏洞，从而造成安全威胁。因此，如何实现对P2P协议所产生的流量进行有效检测、识别，进而去控制该流量已经成为急需解决的问题。　　 本课题就是想在P2P流量检测方面做一些研究，在本文的开始研究分析了P2P技术的应用和目前关于P2P流量识别技术，重点分析了以BT、eDonkey、等为代表的P2P技术所产生的流量特征。通过学习和研究进行了各种识别技术的分析和对比，分别总结了技术本身的优势和存在的缺陷。针对目前最流行的DPI(DeepPackInspection，深度数据包检测)技术和流量特征的识别技术进行了深入研究，分析了两种技术各自的不足以及检测效率不高的原因。在研究工作中，结合两种检测方法的优点，利用P2P流量在网络传输中的多种特征，提出了基于DPI检测技术与多种流量特征检测技术相结合的综合检测模型。本文设计了多种流量特征检测的算法，并通过实验选取了流量特征的关键值，利用编程技术实现了系统关键模块的功能，并做出了性能分析，得到了良好的实验结果。通过实验证明，本文所提出的综合检测方法在一定程度提高了检测准确度，具有一定的可行性和优越性。最后通过理论研究和实验分析，本文对P2P检测技术的发展进行了展望。