基于特征匹配的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流識別方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)所承載的業(yè)務(wù)類型不斷增加，并呈現(xiàn)復(fù)雜化趨勢。在網(wǎng)絡(luò)安全方面也由傳統(tǒng)的基于網(wǎng)絡(luò)層的控制方式轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦驑I(yè)務(wù)流的控制方式。網(wǎng)絡(luò)承載業(yè)務(wù)類型的快速更新以及網(wǎng)絡(luò)檢測對抗技術(shù)的方展，使得依據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包頭信息進行業(yè)務(wù)分類的準確性已經(jīng)無法滿足需求，面向數(shù)據(jù)包承載內(nèi)容的深度包檢測技術(shù)(DeepPacketInspection:DPI)成為當(dāng)前業(yè)務(wù)流識別的主要手段。
　　本文首先對深度包檢測中基于正則表達式的識別分類技術(shù)進行

2、探討，重點對正則表達式在實際應(yīng)用中存在的匹配效率和高空間復(fù)雜度問題及其解決方法進行了闡述和分析。
　　在此基礎(chǔ)上，針對匹配效率問題，提出了兩個分組算法：貪婪式合并分組算法和關(guān)聯(lián)式合并分組算法，通過分組合并使得在提高匹配效率的同時減少內(nèi)存消耗。
　　針對DFA的冗余內(nèi)存表現(xiàn)為狀態(tài)轉(zhuǎn)換表中的無效轉(zhuǎn)換和由于通配符帶來的重復(fù)轉(zhuǎn)換問題，提出了基于位圖與索引表技術(shù)的DFA狀態(tài)表示方法，大大壓縮了單個狀態(tài)的內(nèi)存利用量；根據(jù)不同DFA狀態(tài)轉(zhuǎn)

3、換表之間存在的相同轉(zhuǎn)換的現(xiàn)象，提出了基于轉(zhuǎn)換函數(shù)共享的內(nèi)存壓縮方法。通過使多個DFA狀態(tài)共享一個轉(zhuǎn)換表，來縮減轉(zhuǎn)換表之間存在的相同轉(zhuǎn)換帶來的內(nèi)存膨脹。實驗結(jié)果表明本文提出的算法在分組合并結(jié)果及內(nèi)存壓縮方面均優(yōu)于以前的同類算法。
　　在上述算法的基礎(chǔ)上，本文實現(xiàn)了基于特征匹配的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流識別系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)流識別模塊，并闡述了系統(tǒng)的總體設(shè)計思想和實現(xiàn)方法。實際運行結(jié)果表明系統(tǒng)具有很好的性能并且內(nèi)存占用少。目前系統(tǒng)已經(jīng)投入使用，取得了較好