【摘 要】
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当前服务器网络带宽与硬件性能不断提升,互联网业务已经从传统的HTTP,SMTP,FTP等业务,快速转变为P2P、网络电话、流媒体等业务。以迅雷、百度云、腾讯视频等为代表的新型业务在使用过程中,占用大量的带宽资源,造成了网络拥堵。此外,一些企业对于员工在工作中的上网行为管理也有着十分迫切的需求。面对这些问题,针对网络流量和应用进行识别和管控,有助于更好地保障通信的安全与透明,具有十分重要的应用价值。
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当前服务器网络带宽与硬件性能不断提升,互联网业务已经从传统的HTTP,SMTP,FTP等业务,快速转变为P2P、网络电话、流媒体等业务。以迅雷、百度云、腾讯视频等为代表的新型业务在使用过程中,占用大量的带宽资源,造成了网络拥堵。此外,一些企业对于员工在工作中的上网行为管理也有着十分迫切的需求。面对这些问题,针对网络流量和应用进行识别和管控,有助于更好地保障通信的安全与透明,具有十分重要的应用价值。针对上文问题,首先研究了可以适应高速网络环境中的高速数据包捕获技术;在此基础上设计并实现了高速数据包捕获机制;然后针对当前动态端口和隐藏端口的广泛使用,研究并分析了基于端口、基于深度包检测(Deep Packet Inspection,DPI)、基于深度流检测(Deep Flow Inspection,DFI)的识别技术,并对比了三种方式的应用场景和优缺点,最后选择了DPI识别技术,并在此基础之上,设计并实现了一种快速有效的DPI流量识别引擎。接着将基于数据面开发套件(Data Plane Development Kit,DPDK)的数据包捕获机制与基于DPI的流量识别引擎结合起来,设计了一种高性能、低耦合的流量识别系统。完成了流量识别系统的需求分析和总体设计,阐述了系统各个功能模块的实现与关联方式。最后对系统进行功能和性能测试,验证了系统在高速网络环境下具有实时识别网络流量的能力,体现了系统的高识别率与高性能。
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