BMC专利技术——Trixflow技术<一种基于数学建模技术应用于P2P网络的流量识别与控制的方法>,它通过对P2P技术特征的分析，得出典型的P2P流量模型，通过模型特征值的提取，能够非常高效便捷的对它们进行识别。
BMC的P2P专利识别技术提供一种基于数学建模技术应用于P2P网络的流量识别与控制的方法，具体来说：就是对网络中的每一个IP地址的通信会话进行数学建模，采集该IP地址活动会话所连接的对端IP地址分布、TCP/UDP端口分布和会话状态信息，利用数学建模技术产生数学模型特征值;将数学模型特征值与预设的P2P流量数学模型参数进行匹配;在与P2P流量数学模型参数匹配的情况下，判定该IP地址当前正在使用P2P技术进行数据传输;根据预先配置的P2P流量控制策略，对该IP地址的所有符合P2P特征的流量进行控制。
上述预设的P2P流量数学模型参数包括最小IP地址扩散度Cip、最小TCP/UDP端口扩散度Mport、最大会话接通率Cratemax和最小会话接通率Cratemin，上述四个参数被配置到数学模型库中。
Trixflow技术优于传统P2P识别技术之处在于：
1、本技术不依赖于对报文的内容进行关键字或者特征码识别，因此，本技术能够对加密的P2P和未知的新出现的P2P流量进行识别;
2、本技术不是仅仅依靠对高于1024的TCP/UDP端口进行统计，识别P2P，它避免了把P2P流量和网络扫描、DdoS攻击等流量混淆起来。因此更精确;
3、本技术不是仅仅依靠对IP地址所连接的对端IP地址数量进行统计，因此避免了把P2P流量和网站服务器的流量混淆。
