引言：以往两年，阅批获得了普遍关心。应用阅批能够建立伪密名的金融业交易吸引住了很多对隐私保护较为注重的客户。尽管以前就会有研究工作人员用聚类算法和流剖析来剖析阅批的密名水平，但都还没研究工作人员对阅批地址和IP数据信息开展映射。研究工作人员明确提出了一种新奇的方式运用即时交易总流量来建立和评定该类映射。根据出现异常中继个人行为映射了接近1000个阅批地址与IP开展映射。

阅批容许终端产品用户建立伪密名的金融业交易，客户普遍阅批地址/真实身份，以数据加密密匙的方式来接受和推送阅批。以前沒有有关阅批地址与特殊IP地址的关系有关的研究。由于P2P网络中的本人能够历经ISP被稽查组织鉴别，因而本研究十分关键。在研究中，研究工作人员对P2P的总流量开展了即时交易流量统计来建立阅批地址和IP地址的映射。

阅批交易

研究工作人员对五个月的数据信息开展了剖析，最后能够区别不一样的交易中继种类，并设计方案了假定交易使用权的研讨式方式。随后证实了阅批地址和ip的映射，并且用别的数据信息开展了证实。

大部分研究工作人员对阅批地址开展聚类，都还没在IP层对阅批地址开展反密名化的研究，都没有有关应用真正中继总流量的毕业论文。

研究工作人员最先对阅批互联网的总流量实体模型开展了剖析，以明确是不是能够建立阅批地址和IP的映射。为了更好地提升从初始交易的创始人处接受交易的概率，研究工作人员务必联接到全部的listening peers。

搜集五个月的数据信息。

2.1出现异常中继实体模型

剖析搜集的数据信息，发觉了5种实体模型使研究工作人员详尽交易中继个人行为能够用于映射阅批地址和IP地址。

2.2方式

1、对交易数据信息开展解决，清除很有可能的噪音源头

2、应用中继实体模型对每一个交易假定其使用者IP

3、对每一个（阅批地址，IP地址）对测算统计指标

4、找到这些表明使用者关联的对

5、除去使用权匹配

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