網絡業(yè)務識別關鍵技術研究.pdf

1、在Internet網絡的高速發(fā)展和硬件生產工藝的日新月異背景下，網絡應用服務越來越多樣化。尤其是隨著移動終端的普及化和大眾化，終端上面的應用服務更是豐富多彩。這給網絡監(jiān)管帶來了一定的難度，給網絡負載也帶來了很大的壓力，并且對運營商的流量業(yè)務資費管理也帶來了很大的不便。為了能夠更好的對網絡流量監(jiān)管，盡可能的降低網絡帶寬壓力，所以對互聯網中各種應用的識別尤其是P2P業(yè)務的流量識別顯得尤為重要。
　　根據目前網絡中面臨的一些問題，本文主

2、要以高性能流量識別為主要研究目標，從協(xié)議精細化識別和實時化識別兩個角度出發(fā)。在分析和總結前人已有的流量識別技術上，對DPI（Deep Packet Inspection）和DFI（Deep Flow Inspection）技術進行結合使用主要對移動互聯網中的網絡業(yè)務進行識別。
　　首先本文對移動終端中幾種基于80端口承載的熱門應用進行抓包分析。在獲取一定量數據和分析提煉出對應應用特征之后，提出了HTTP協(xié)議業(yè)務精細化識別方法，該方

3、法基于DPI檢測技術并融合IP自學習機制。針對目前互聯網中P2P網絡流量占比大，且采用UDP加密傳輸特性，對移動終端中那些P2P流媒體客戶端應用的流量，在原有R2TC算法基礎上提出了改進型R2TC的P2P流媒體客戶端識別算法來達到更加快速準確的識別。
　　本文最后在上述算法基礎上，結合模式匹配和基于行為的協(xié)議識別技術，實現一套網絡業(yè)務識別系統(tǒng)，能夠支持在線和離線的業(yè)務識別。經實驗和性能測試，該系統(tǒng)能夠滿足在高速網絡環(huán)境下業(yè)務流量識