在因特网的流量中，有超过50％的流量来自于P2P软件的使用。P2P的广泛使用造成了网络带宽的巨大消耗，甚至会引起网络拥塞，大大降低了网络性能，劣化了网络服务质量。本文将对P2P的一种软件-Skype进行详细的研究。　　 Skype是最近比较流行的语音软件，它已经吸引了一些团体和网络操作者广泛注意。因为它的设置不是开源的，所有内部架构代码都不对外开放，所以它的协议和算法都是保密的。Skype有很强的加密机制，这使得很难从数据流中分离出Skype信号。本论文设置了两个最基本的框架去揭示网络流中Skype信号。第一种方法基于泊松分布测试和诊断语音相关业务的特征，从网络流中探测Skype的信号。第二种方法基于Skype业务的随机特征，得出数据包到达率和数据包长度，这是贝叶斯分离器从数据流中分离出Skype数据包的依据。　　 贝叶斯分离器和数据包探测技术的思想被广泛地利用，揭露业务特征的随机性思想是新颖的。我们采用这个思想去识别Skype业务。