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作者：王宜青解放军信息工程大学

学位级别：硕士

网络流量测量是获取网络行为特征的基本方法，是流量工程、流量计费、安全检测以及其他网络应用的前提。互联网技术发展迅速，随着网络规模不断扩大和用户数量日益增长，与日俱增的网络带宽和瞬息万变的网络拓扑结构给流量测量带来了挑... 详细信息

网络流量测量是获取网络行为特征的基本方法，是流量工程、流量计费、安全检测以及其他网络应用的前提。互联网技术发展迅速，随着网络规模不断扩大和用户数量日益增长，与日俱增的网络带宽和瞬息万变的网络拓扑结构给流量测量带来了挑战，需要更加高效的流量测量方法来掌握网络运行状况，为优化网络、提高网络性能服务。论文结合国家863计划重大专项的研究，分析和总结了高速网络流量测量的体系结构以及相关的流量测量技术。针对现有流量测量技术存在的问题，重点对高速网络数据抽样、流信息概要化存储以及相应工程实现技术进行了研究。主要研究工作如下：针对均匀随机抽样导致小流估计准确性低的问题，提出了一种基于动态计数型布鲁姆过滤器（Dynamic Count Filter, DCF）的网络数据流公平抽样算法。算法采用了预设测量误差的计数型布鲁姆过滤器流统计、基于流的分层抽样、极短流抽样保护等方法，解决了网络数据不同流之间的抽样公平性问题。通过实际网络数据进行了实验仿真，结果显示：该方法易于实现，测量误差可控，具有空间高效性和较低的错误率。针对现有大流检测方法受存储和计算资源的限制，结合网络数据流符合重尾分布的特点，提出了基于双层计数型布鲁姆过滤器DLCBF(Double Layer Counting Bloom Filter,DLCBF)的大流检测算法。DLCBF主要由“动静结合”的双层计数型布鲁姆过滤器构成，采用大小流分开统计流量的方法，通过预设流量门限来检测大流，同时完成了大小流的概要化存储。通过实际网络数据进行了实验仿真，结果显示：该方法易于实现，具备空间高效性，较计数型布鲁姆过滤器节省了存储开销。针对高速网络流量测量实时性和准确性的需求，设计了一套流量测量系统。重点分析了抽样模块和概要存储模块具体实现方法，对系统进行了实验仿真，结果表明该系统在保证不同流公平性的同时能够高效识别大流。

关键词：流量测量计数型布鲁姆过滤器流统计公平抽样大流检测网络流管理

MPLS VPN关键技术研究及在ACR中的设计与实现

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MPLS VPN关键技术研究及在ACR中的设计与实现

作者：薛培沛解放军信息工程大学

学位级别：硕士

随着社会的发展,用户对VPN(Virtual Private Network)的需求也日渐增长。作为NGN(下一代网络)的核心接入设备,ACR(大规模接入汇聚路由器)要为用户提供完善的VPN服务。BGP/MPLS VPN由于在安全性,扩展性,灵活性等方面的优点,成为了ACR系... 详细信息

随着社会的发展,用户对VPN(Virtual Private Network)的需求也日渐增长。作为NGN(下一代网络)的核心接入设备,ACR(大规模接入汇聚路由器)要为用户提供完善的VPN服务。BGP/MPLS VPN由于在安全性,扩展性,灵活性等方面的优点,成为了ACR系统为用户提供VPN服务最理想的方式。本文结合国家863计划信息技术领域重大项目“大规模接入汇聚路由器(ACR)系统性能与关键技术研究”,深入研究在ACR系统上实现BGP/MPLS VPN的设计方案。针对ACR-S需要接入大量VPN用户,且端口数量有限的问题,提出了将VPN功能进行划分,由ACR-S和EMD协作完成的方案,从而解决了ACR实现BGP/MPLS VPN的难题。对于BGP/MPLS VPN的具体实现,给出了详细的协议流程设计。针对ACR-S系统转发设计,分为MPLS基本转发和BGP/MPLS VPN转发两部分,给出了详细的转发处理流程和VRF,FTN,ILM的设计方案。对查表方式进行了修改,将串行查表方式改为并行查表方式,提高了查表的效率。对于下发到转发板的FTN,ILM表项,提出了3层标记的设计思想,使VPN数据转发只需要一次查表,代替了循环查表。在ACR上对BGP/MPLS VPN进行测试,给出了多种测验方案,通过测验结果证明了方案在ACR能够高效的实现BGP/MPLS VPN。

关键词：大规模接入汇聚路由器多协议标记交换虚拟专用网 BGP多协议扩展虚拟路由转发表并行查表

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大规模DDoS攻击检测关键技术研究

大规模DDoS攻击检测关键技术研究

作者：姜宏解放军信息工程大学

学位级别：硕士

不断增长的网络规模和链路带宽使得DDoS攻击朝着大规模化方向发展,并加剧了攻击检测和处理的难度。大规模DDoS攻击检测的关键是对攻击流量的汇聚过程进行有效的遏制,当前主要面临三个方面的问题:(1)现有基于流量特征变化的攻击预警方法... 详细信息

不断增长的网络规模和链路带宽使得DDoS攻击朝着大规模化方向发展,并加剧了攻击检测和处理的难度。大规模DDoS攻击检测的关键是对攻击流量的汇聚过程进行有效的遏制,当前主要面临三个方面的问题:(1)现有基于流量特征变化的攻击预警方法易被攻陷,不足以应对多变的DDoS攻击威胁;(2)正常用户的突发访问(flash crowds)事件带来的攻击误判;(3)基于分类的DDoS攻击检测方法具有较好的检测适应性,但冗余特征的存在影响了检测的实时性。针对上述问题,本文以国家科技支撑计划“网域空间某关键技术研究”项目中的大规模DDoS攻击检测技术子课题为依托,通过深入分析和研究检测需求,分别提出了基于超点的DDoS攻击预警方法、基于流指纹的DDoS攻击检测方法和基于GAIG特征选择算法的轻量化DDoS攻击检测方法,有效预警了攻击事件、准确判别了DDoS攻击与flash crowds事件,实现了DDoS攻击的快速分类检测,具体研究工作如下:1.针对DDoS攻击的预警问题,通过分析现有DDoS攻击预警方法存在的被攻陷的风险和DDoS攻击威胁的不确定性,提出了一种以源地址与目的地址多对一映射作为预警策略、以目标超点聚合度(Polymerization Degree of Destination Superpoints,PDDS)为安全威胁评估标准的DDoS攻击预警方法,将网络测量中的超点和超点检测应用于DDoS攻击的预警。在此基础上,设计了一个基于Cache结构的轻量化预警算法DDoS-Early-Warning,并验证了该预警算法的有效性和可靠性。2.针对DDoS攻击与flash crowds事件的区分问题,提出了一种基于流指纹的DDoS攻击检测方法,首先通过分析DDoS攻击的超点性和对僵尸网络的平台依赖性,提出了一种基于泛洪行为的区分策略。在此基础上,结合超点和流间相似度分别构建泛洪行为和泛洪攻击两种流指纹,通过目标超点聚合度定位泛洪行为,采用一种滑动判别算法度量流间相似度,从而判别DDoS攻击与flash crowds事件。实验结果表明,该检测方法可以有效区分DDoS攻击和flash crowds事件,以全变分距离(Total Variation Distance,TVD)作为测度时效果最佳,检测率达到98%,相比于现有方法,提升了约6%。3.为了提高基于分类的DDoS攻击检测方法的实时性,结合轻量级入侵检测技术,首先提出了以遗传算法为搜索策略、信息增益为子集评估标准的filter型特征选择算法GAIG,提取具有高区分度的相对最小特征子集,实验结果表明,GAIG算法使分类器在尽可能不降低分类精度的同时,提高分类的实时性,Random Tree具有相对最佳的分类检测性能。在此基础上,构建了一种轻量化的DDoS攻击检测系统,在未知攻击检测场景中,该轻量化攻击检测系统的检测率达到了85%,相比于一般的分类检测模型,提升了5%以上。

关键词： DDoS攻击预警超点突发访问事件流间相似度轻量级入侵检测

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面向节能的服务承载网技术研究

面向节能的服务承载网技术研究

作者：王博解放军信息工程大学

学位级别：硕士

可重构信息通信基础网络体系通过在共享的底层物理资源基础上构建可重构服务承载网(RSCN),支持多种异构网络的并存与管理,进而可以向网络用户提供多样化的网络业务服务。然而当前在构建RSCN的过程中,底层承载网节能的需求没有得到满足... 详细信息

可重构信息通信基础网络体系通过在共享的底层物理资源基础上构建可重构服务承载网(RSCN),支持多种异构网络的并存与管理,进而可以向网络用户提供多样化的网络业务服务。然而当前在构建RSCN的过程中,底层承载网节能的需求没有得到满足。一方面用户需求到达时没有快速可靠的节能方案来构建RSCN,另一方面用户需求结束时底层承载网并不处于较好的节能状态。如何构建及调整RSCN使其最优化地满足当前网络的节能需求是亟待解决的重要研究课题。论文依托国家973项目“可重构信息通信基础网络体系研究”和“业务自适应认知承载机理”子课题,针对RSCN节能问题在需求到达时和需求结束时两种情况下存在的难点展开了较为深入的研究。具体工作如下:1.针对一般需求的RSCN节能构建问题,提出了基于节点聚合使用的两阶段映射方法。该方法考虑了底层节点的资源能力和网络拓扑位置两方面因素,并基于紧密中心度提出了节点节能重要度的概念,节点排序后根据贪婪策略优先映射服务节点,并检验保证底层链路距离较短。仿真结果表明本方法在一般需求的RSCN情况下使构建成功率达到70%、长期收益开销比达到75%的同时,提高收益能耗比10%左右。2.针对大规模及高带宽需求的RSCN节能构建问题,提出了一种拓扑聚合使用的寻核映射方法。该方法在节点节能重要度的基础上,找到核心服务节点优先映射,通过检验确保所选底层承载核心节点满足核心服务节点的要求,节点和链路映射同步进行,根据贪婪策略进行邻居搜索保证所选底层节点距离和较小。同时提出一种RSCN的需求判定方法进而使用混合算法进行RSCN构建。仿真结果表明该算法在处理大规模及高带宽需求的RSCN节能构建问题时能够提升接近20%的构建成功率,提高长期收益开销比和收益能耗比10%以上;该混合算法能够有效地处理普通环境下RSCN节能构建问题,提高构建性能。3.针对RSCN结束时底层承载网节能重构问题,提出了基于逼近理想排序法的均衡节能重构方法。该方法首先基于逼近理想排序法选择底层承载节点的相关信息作为方案属性,根据节能或均衡的重构需求排序以找到最佳重构节点,然后优先进行节能重构,再对工作状态的网络拓扑进行均衡重构。仿真结果表明该方法改善了底层承载网的负载均衡情况和能耗水平,提升了构建成功率和收益能耗比。

关键词：可重构服务承载网节能资源聚合紧密中心度逼近理想排序法

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基于公平机制的网络测量抽样算法研究

基于公平机制的网络测量抽样算法研究

作者：董永吉解放军信息工程大学

学位级别：硕士

随着网络规模的迅速膨胀、新应用的不断涌现,系统级网络的可管理性和可控性越来越差,网络性能的可知性日趋复杂。为了应付日益复杂的网络,必须提出有效的网络测量方案,为当前网络稳健、可靠、高效的运行提出重要依据,同时这对于科学发... 详细信息

随着网络规模的迅速膨胀、新应用的不断涌现,系统级网络的可管理性和可控性越来越差,网络性能的可知性日趋复杂。为了应付日益复杂的网络,必须提出有效的网络测量方案,为当前网络稳健、可靠、高效的运行提出重要依据,同时这对于科学发展下一代网络具有极其重要的意义。本文总结了网络测量的发展现状,结合国家863计划“十一五”重大项目“新一代高可信网络”总体技术相关课题的研究需求,分析了高速网络下流量测量的体系结构,重点研究了高速骨干网流量测量的前端处理算法及其工程实现技术。主要成果如下：首先,提出了一种白适应公平抽样算法AFPS (Adaptive Fair Packet Sampling),解决了现有公平抽样算法SGS (Sketch Guided Sampling)需要预知实时流量进行抽样,工程难以实现的缺陷。该算法通过抽样的分组数来估计实时流量,降低了算法的实现难度,并根据该值来调整抽样比,使抽样比随流量变化而自适应调整,从而达到对各种流的公平抽样。其次,提出了一种基于分段模式的统计计数结构CS (Counter Segment),避免了由于流量大小不均衡,造成均匀分配等长计数空间带来的资源浪费情况。该结构通过区分流量大小为每流分配计数器空间,使网络数据流根据其流量属性占用计数结构的不同段,在每两个计数段之间采用两个并行哈希函数建立映射关系。在保证一定的计数精度的同时,相对于均匀分配等长计数空间的方法,提高了存储空间利用率。最后,设计了基于FPGA (Field Programmable Gate Array:现场可编程门阵列)的AFPS算法的实现方案。详细讨论了AFPS算法三个模块的实现方法,分析了各模块的资源占用情况。给出了实验测试的环境及方法,测试结果表明,基于FPGA实现的AFPS算法是可行的。

关键词：网络流量分析流量测量分组公平抽样哈希运算统计计数

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IP骨干链路流量测量技术研究

IP骨干链路流量测量技术研究

作者：张果解放军信息工程大学

学位级别：硕士

网络测量是对网络行为进行特征化、对各项指标进行量化并充分理解与正确认识互联网的最基本的手段。在骨干链路中，数据处理面临的最大问题是高速带宽带来的处理压力和由此产生的庞大的数据集。因此，为了处理庞大的数据集，抽样是一种... 详细信息

网络测量是对网络行为进行特征化、对各项指标进行量化并充分理解与正确认识互联网的最基本的手段。在骨干链路中，数据处理面临的最大问题是高速带宽带来的处理压力和由此产生的庞大的数据集。因此，为了处理庞大的数据集，抽样是一种重要的数据缩减方式。通过将抽样技术应用于网络数据，然后由抽样所得的数据生成支持常规查询和统计的概要信息，是对高速网络流量有效测量的一个很好的解决方案。论文结合国家863计划重大专项“新一代高可信网络”的研究，从高速网络环境下流量测量的可操作性、可扩展性的应用需求出发，针对现有高速骨干链路中流量测量技术存在的问题，对骨干链路中高速网络数据的抽样技术和基于计数型布鲁姆过滤器的概要表示方法进行了研究，并设计了骨干链路流量测量系统架构，为骨干链路流量测量构建了一种有效的解决方案。本文主要工作如下：夺针对NetFlow静态抽样概率在网络流量变化时不够灵活的缺陷，提出了一种基于包速率自适应的报文抽样算法。通过测量包速率，采用预设测量误差的方法，根据包速率的变化自适应调整抽样概率，从而达到在有限资源情况下控制测量误差的目的。基于实际互联网数据进行了仿真试验，结果显示：与传统的Netflowr算法相比，该方法易于实现，测量误差可控，具有高效性，不失准确性，并有效节约处理资源。夺针对计数型布鲁姆过滤器存储数据时受计数器溢出的限制，提出了一种基于分层计数型布鲁姆过滤器(Hierarchy counl，。mg Bloom Filter HcBF)的概要数据结构及算法。该算法给出了一个严格的计数溢出门限，基于该门限将计数型布鲁姆过滤器fcountmg Bloom Filter，cBFl结构扩展到多层，并能自适应的配置各层计数型布鲁姆过滤器参数，将测量误差控制在预定范围内。仿真结果表明，与cBF相比，在同样溢出概率条件下，该结构节省了大量的内存资源。夺针对骨干链路中流量测量面临的可扩展性挑战，设计了骨干链路网络流量实时管理系统的实现方案。该方案设计了骨干网实时流量管理前端抽样和后端统计的系统实现方法，并对系统的性能进行了仿真，结果表明，该系统能够有效的识别网络中的大流量对象。

关键词：网络测量自适应抽样计数型布鲁姆过滤器概要数据结构网络流量管理

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非对称路由环境下的P2P流量识别技术研究

非对称路由环境下的P2P流量识别技术研究

作者：杜锡寿解放军信息工程大学

学位级别：硕士

P2P技术的飞速发展使网络视频点播、文件资源共享等基于P2P的应用成为人们网络生活不可或缺的一部分。P2P流量快速占据了互联网的大部分带宽，引发传统业务的服务质量无法保障等诸多问题。更为严重的是，随着拓扑位置从网络边缘向网络... 详细信息

P2P技术的飞速发展使网络视频点播、文件资源共享等基于P2P的应用成为人们网络生活不可或缺的一部分。P2P流量快速占据了互联网的大部分带宽，引发传统业务的服务质量无法保障等诸多问题。更为严重的是，随着拓扑位置从网络边缘向网络核心的推移，非对称路由趋势不断增强，P2P流量的表现形式逐渐从双向网络流转为单向网络流，使得网络运营商亟需能在非对称路由环境下对P2P流量进行分析、监控、管理和计费的新技术。因此，研究非对称路由环境下的P2P流量识别技术具有重要现实意义。本文依托国家863课题“高可信网络业务管控系统”，从非对称路由环境出发，分别提出P2P单向流量的二元识别方法和精细化识别方法，最后将上述两种方法有机结合，设计了一种P2P单向网络流量识别原型系统并将其工程实现。本文的主要工作成果如下：1．提出了一种基于C4.5算法的P2P单向网络流量的二元识别方法。该方法在C4.5算法的基础上，将识别对象设定为单向网络流。为兼顾识别准确性和实时性，利用10种可快速计算获取的网络流统计特征，对承载P2P流量的传输层协议具有通用性。在5种不同非对称路由环境下的实验对比知，该方法整体准确率高，时间复杂度低，为非对称路由环境下P2P流量的二元实时识别提供了一种解决方案。2．提出了一种基于分层加权半监督近邻传播算法(Hi-WSAP)算法的P2P单向网络流量精细化识别方法。Hi-WSAP算法在聚类时利用约束信息预计算分层划分后样本点之间的相似度矩阵，大大提高了算法的收敛速度，依赖簇标记算法生成半监督聚类模型，可识别未知P2P应用。在5种不同非对称路由环境下的实验结果表明，该方法F度量值高，时间复杂度低，满足非对称路由环境下对P2P流量精细化识别的需求。3．设计并工程实现了应用于非对称路由环境下的P2P单向网络流量识别原型系统。针对实时准确研发需求，详细说明了该系统实现中的关键技术和关键模块。测试结果表明：当二元识别P2P流量时，其准确率达到86%-94%，识别110,500单向网络流条耗时89秒；当精细化识别P2P流量时，其准确率达到80%-87%，识别94,600单向网络流条耗时105秒，达到了高可信网络业务管控系统的研发需求。

关键词： P2P 流量识别二元识别精细化识别机器学习网络流统计特征 C4.5 近邻传播

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面向存储优化的高速特征匹配算法研究

面向存储优化的高速特征匹配算法研究

作者：杜文超解放军信息工程大学

学位级别：硕士

随着互联网传输带宽的不断提高与其所承载的业务日趋多元化，网络管控设备面临着大容量规则存储的需求，如何在保障系统性能的基础上实现存储优化是本课题研究面临的一个问题。传统特征匹配算法以较高的存储空间消耗为代价换取高匹配速... 详细信息

随着互联网传输带宽的不断提高与其所承载的业务日趋多元化，网络管控设备面临着大容量规则存储的需求，如何在保障系统性能的基础上实现存储优化是本课题研究面临的一个问题。传统特征匹配算法以较高的存储空间消耗为代价换取高匹配速率，导致其支持的规则数有限，难以满足高速网络中大规模特征集匹配的需求。论文结合国家863计划课题“面向三网融合的统一安全管控网络”，在对典型的特征匹配算法进行分析与总结的基础上，并从高速网络中如何实现大容量特征匹配的角度出发，先后研究了两种规则描述形式——普通模式串特征和正则表达式特征的相关匹配算法及其工程实现。本文主要工作如下：详细分析了典型的特征匹配算法的基本原理，从算法的时间、空间复杂度、工程实现难易程度等指标对其进行了全面的分析和比较，指出了各种特征匹配算法的优势和存在的问题，为算法进行存储优化和实现指明了方向。针对传统的基于TCAM的模式匹配算法无法支持大容量了特征匹配的问题，提出了一种基于双重状态编码的高效模式匹配算法DSC-PM (Efficient Pattern MatchingAlgorithm Based on Dual State Coding)。该算法充分利用NFA空间复杂度低与TCAM高速查表能力的优势，采用关键字预过滤加速处理效率，并通过构造失败转移树后对状态进行编码，消除了大量的失败转移，提升了算法支持的规则容量。理论分析和实验仿真表明：该算法不仅大大降低了存储空间消耗，还保持了较高的匹配速率，且算法具有良好的可扩展性。针对高速网络中基于DFA的正则表达式匹配存在的状态空间膨胀问题，提出了一种基于m-HFA的高效正则表达式匹配算法M-REM(Regular Expression MatchingAlgorithm Based on m-HFA)。算法深入分析了两种有限自动机的关系，采用启发式方法将NFA的激活状态组合切分为可用m个状态表示的子集，构建特殊状态机m-HFA完成匹配。理论分析和仿真结果表明，该算法有效解决了正则表达式匹配存在的状态空间膨胀问题，能够实现大规模的正则表达式匹配，并且保证了最坏情况下的性能。结合项目需求，提出了一种适合高速网络条件下的特征匹配引擎实现方案。该引擎采用软硬件协同，控制平面与数据平面分离的系统架构，增强了系统的灵活性和可扩展性，可同时支持普通模式串特征与正则表达式特征线速检测，并详细描述了TCAM与SRAM表项结构、状态存储结构及硬件匹配结构，最后通过性能分析和测试验证了该方案的可行性和有效性。

关键词：深度包检测模式匹配正则表达式匹配有限自动机集合切分

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高速IP网络中深度包检测算法研究

高速IP网络中深度包检测算法研究

作者：陈围解放军信息工程大学

学位级别：硕士

随着网络传输速率的不断提高和应用业务的迅速拓展,业务识控系统对深度包检测算法的搜索速率和规则容量提出了更高的要求。传统深度包检测算法以高存储空间消耗换取高搜索速率,导致其支持的规则数有限,难以满足高速网络环境下大规模特... 详细信息

随着网络传输速率的不断提高和应用业务的迅速拓展,业务识控系统对深度包检测算法的搜索速率和规则容量提出了更高的要求。传统深度包检测算法以高存储空间消耗换取高搜索速率,导致其支持的规则数有限,难以满足高速网络环境下大规模特征识别与业务管控的应用需求。论文依托国家863计划重点项目“高可信网络业务管控系统”课题,在对现有深度包检测算法进行分析和总结的基础上,针对大规则库匹配存在的存储空间膨胀问题,研究了高速网络环境下大规模字符串特征和正则表达式特征的匹配算法及其工程实现。本文主要工作如下: 1.提出了采用集合切分编码的大容量字符串匹配算法LSMA-SC(Large-capacity String Matching Algorithm Using Set-segment Coding)。算法结合有限状态机灵活的搜索方式与TCAM快速的并行比较能力,构造多字节确定性有限状态机(Muti-character DFA),加速特征搜索过程,同时采用编号编码机制合并冗余转移路径,提升了算法的规则容量。实验仿真表明,LSMA-SC不仅具有较高的搜索速率,还能够大幅压缩存储空间,支持大规模特征库匹配。 2.提出了基于元字符分割的正则表达式匹配算法MRMA(Metacharacter-based Regular Expression Matching Algorithm)。MRMA在深入分析确定性有限状态机匹配特点的基础上,从消除正则表达式语法多义性的角度出发,利用元字符分割表达式,构建分离式确定性有限状态机(Divisional DFA),将复杂的正则表达式匹配转换为多个连续的子表达式匹配,解决了存储空间膨胀的问题。仿真结果表明,MRMA能够有效地压缩存储空间,实现了大规模正则表达式特征的高速检测。 3.设计了一种支持字符串规则与正则表达式规则的深度包检测引擎实现方案。该方案采用软硬件协同、控制平面与数据平面分离的系统架构,增强了系统的灵活性和可扩展性;结合算法扩展与流水线设计,提高了引擎对高速数据的实时检测能力;通过构造TCAM映射表和状态编号存储表,实现了用户规则的高效管理。性能分析和测试结果验证了该方案的可行性与有效性。

关键词：深度包检测字符串匹配正则表达式匹配确定性有限状态机三态内容可寻址寄存器

基于多特征匹配的P2P流量检测关键技术研究

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基于多特征匹配的P2P流量检测关键技术研究

作者：龙坤解放军信息工程大学

学位级别：硕士

P2P业务流量占据大量网络带宽资源,同时带来网络安全问题和版权纠纷。P2P应用采用动态随机端口、数据加密和协议伪装等新技术以逃避传统的检测技术,加大了网络流量检测与监管的难度,使得网络运营商对网络应用的掌控能力进一步下降,无法... 详细信息

P2P业务流量占据大量网络带宽资源,同时带来网络安全问题和版权纠纷。P2P应用采用动态随机端口、数据加密和协议伪装等新技术以逃避传统的检测技术,加大了网络流量检测与监管的难度,使得网络运营商对网络应用的掌控能力进一步下降,无法满足网络精细运营的要求。对P2P业务流量进行准确、高效的检测是实现对网络流量管控的根本前提和关键。本文结合国家863计划“十一五”重大项目“新一代高可信网络”总体技术相关课题的研究需求,重点研究P2P业务流量特征和P2P流量检测的关键技术,为实现“高可信”质量水准的网络应用服务和网络业务精细管理提供有力的技术支持。本文主要的研究工作如下:分析了P2P应用网络节点行为特征和P2P业务流特征。对比研究了4种主流的P2P流量检测方法及性能不足,指出多种检测技术综合运用的方法将成为未来P2P流量检测技术发展方向。提出了一种基于多特征匹配的P2P流量综合检测方案。提出了综合PTITB (P2P Traffic Identification Algorithm based on Transport-layer Behaviors)算法和应用层深度报文检测的P2P流量跨层检测方法。该方法可以有效识别P2P加密流量和动态随机端口流量,检测效率高于单纯的深度报文检测方法,解决了基于传输层行为特征的P2P流量识别方法应用分类能力差的缺陷。分析了基于机器学习的P2P流量识别方法存在的不足,提出了一种基于半监督聚类学习的离线训练方法和改进的K-均值在线识别方法。经过簇评估,半监督离线训练方法产生子簇质量优于传统聚类算法。改进的在线识别方法可以有效识别P2P业务流量,对新型应用类型流量检测率高于传统K-均值算法。提出了一种基于抽样的多特征匹配P2P流量高速检测方案,并对关键模块给出详细设计。经过分析验证,该方案可以应用于高速链路上的P2P实时在线检测,具有较高的实用价值。

关键词： P2P特征多特征匹配跨层检测机器学习半监督离线训练高速检测