隨著網(wǎng)絡技術的高速發(fā)展,網(wǎng)絡帶寬不斷增加,網(wǎng)絡協(xié)議層出不窮,對于網(wǎng)絡安全需求日益明顯。在此環(huán)境下對網(wǎng)絡流量識別和分類提出需求。網(wǎng)絡流量識別可以用來監(jiān)測網(wǎng)絡運行情況、檢測網(wǎng)絡入侵、分析網(wǎng)絡應用構成、限制網(wǎng)絡應用等功能。隨著新協(xié)議的大量出現(xiàn)和P2P技術的廣泛使用,網(wǎng)絡應用不再嚴格遵循特定應用使用特定端口的規(guī)則。在此背景下傳統(tǒng)基于端口特征的網(wǎng)絡流量分類方法變得無能為力。為了準確識別網(wǎng)絡流量,人們提出了對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包載荷進行深度檢測分析的識別方法。該方法首先對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行流量恢復,然后提取數(shù)據(jù)流中的應用層數(shù)據(jù)載荷。通過應用層數(shù)據(jù)載荷與各種網(wǎng)絡協(xié)議規(guī)則的匹配,確定該網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流的協(xié)議類型。該方法被稱作深度包檢測（Deep Packet Inspection, DPI）。由于正則表達式比精確字符串表達能力更強,在深度包檢測方法中,各種網(wǎng)絡協(xié)議規(guī)則多用正則表達式來表示。雖然深度包檢測技術對于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流的識別準確性較高,但其識別速度較低,不能滿足高速網(wǎng)絡帶寬環(huán)境下識別的要求。在傳統(tǒng)深度包檢測匹配引擎中,正則表達式規(guī)則采用NFA模式來實現(xiàn),匹配時存在著大量的回溯現(xiàn)象,因而匹配速度較低。為了提高匹配速度可以使... 

【文章來源】：山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
目錄
TABLE OF CONTENTS
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 網(wǎng)絡流量識別分類研究的相關背景
    1.2 應用層網(wǎng)絡流量分類的發(fā)展
    1.3 本文研究的主要工作
    1.4 本文結構
第二章 網(wǎng)絡流量識別和正則表達式
    2.1 網(wǎng)絡流量的基本概念
        2.1.1 應用層網(wǎng)絡流量的定義
        2.1.2 應用層網(wǎng)絡流量識別介紹
        2.1.3 識別效果的評價指標
    2.2 正則表達式的相關研究
        2.2.1 正則表達式的概念
        2.2.2 正則表達式的元字符
        2.2.3 正則表達式的實現(xiàn)模式
第三章 基于正則表達式的網(wǎng)流量識別加速研究
    3.1 基于正則表達式的網(wǎng)絡載荷匹配識別相關研究
    3.2 網(wǎng)絡流量分布特點的識別加速
        3.2.1 計算機中不均衡現(xiàn)象及其應用
        3.2.2 網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流的不均衡現(xiàn)象
        3.2.3 正則表達式中不均衡特點的應用
第四章 基于流量分布特征的網(wǎng)絡流量識別加速實現(xiàn)
    4.1 采樣網(wǎng)絡
    4.2 設置優(yōu)先級
    4.3 算法具體實現(xiàn)
    4.4 算法性能
    4.5 小結
第五章 基于特征串的網(wǎng)絡流量分類系統(tǒng)
    5.1 系統(tǒng)總體設計
        5.1.1 數(shù)據(jù)鏡像模塊設計分析
        5.1.2 處理模塊設計分析
        5.1.3 數(shù)據(jù)庫設計
        5.1.4 人機交互模塊設計分析
    5.2 系統(tǒng)實現(xiàn)
        5.2.1 數(shù)據(jù)鏡像模塊實現(xiàn)
        5.2.2 人機交互模塊實現(xiàn)
第六章 結論和展望
    6.1 本文工作總結
    6.2 下一步工作
參考文獻
致謝
攻讀學位期間發(fā)表的學術論文
攻讀學位期間參加的項目
學位論文評閱及答辯情況表



本文編號：3382021