近年来,P2P技术的发展与应用不仅快速推动了互联网业务的发展,同时为人类资源与知识的分享提供了更好的途径,BitTorrent(BT)网络是P2P网络中应用最广泛的文件共享系统,最近的调查表明,BT流量已经占据了P2P流量中的60%以上,因此,对其网络特性及行为进行测量与研究具有十分重要的意义。对BitTorrent网络的早期研究工作主要在于宏观测量、理论模型分析与改进研究,其数据主要来源于tracker日志以及主干网络上的BT流量采集。目前,许多研究将其重点深入到了比较微观的层面,通过修改现有的开源BT客户端,对swarm网络中节点的特征数据进行主动采集,然后对其进行综合分析与研究。为了对BT网络进行更为深入的研究,应该将研究的视角深入到更为微观的层面。BitTorrent交互由11种消息来完成,而消息则是该网络中最微观的层面。本文将深入到消息层面,对BT交互的所有消息进行有效的采集,然后基于这些采样数据集对BT网络的各种宏观、微观特征行为进行深入的分析。本文的主要工作以及创新点如下:1、设计并搭建一个多策略、高可靠性、支持多协议、易改进、可扩展的BT网络主动测量平台。2、设计实现BT网络的注入、交互算法,在真实internet环境中,对BT网络交互数据进行主动采集。采集目标包括:peers时序状态集、实时的BT交互消息、被动监听实时数据。3、通过peers时序状态集和被动监听实时数据,从宏观上分析swarm网络的时序演变以及节点达到率时序演变。4、深入到消息层面,通过分析piece消息与have消息的微观联系,设计并实现swarm平均节点速率分析体系。5、通过微观消息层面,对BT网络交互强度、消息比例的时序性特征进行分析,建立swarm网络波动性分析以及恶意peer探测模型。在此模型的基础上监测到了一种新的,基于某种BT交互消息的DDoS攻击,并对攻击来源与方式进行了进一步的研究,最后提出了相应的防御措施。