基于dpi技术的数据业务分析及网络优化

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5、志明申请学位：工程硕士专业领域：电子与通信工程培养方式：在职所在学院：电子与通信工程学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：华北电力大学ClassifiedIndex:TN929.532U.D.C:621.3ThesisfortheMasterDegreeDataserviceanalysisandnetworkoptimizationbasedonDPItechnologyCandidate：ShenJieSupervisor：Prof.NiJunhongSpeciality：SchoolofElectr

6、onicandCommunicationEngineeringDateofDefence：March,2016Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity摘要摘要近年来移动数据网络迅猛发展，随着4G网络的商用无线网络已经进入数据时代，越来越多的大数据冲击着移动运营商的网络，网络监控及网络安全亟待加强。深度包检测技术DPI（DeepPacketInspection），通过对IP数据包中的关键字进行深度识别，完成网络数据分析，以满足

7、现阶段运营商对网络分析的需求。本课题将DPI技术应用于实际网络中，结合中国移动的2G、3G网络构成DPI数据分析系统。利用DPI中的关键技术：特征字识别技术、行为模式识别技术、应用层网关识别技术等，通过获取来自GB接口（2G网络中基站控制器BSC与核心网SGSN间的接口）及IU-PS接口（3G网络中无线网络控制器RNC与核心网SGSN间的接口）的海量信令数据，高效识别网络中的各种应用。通过DPI系统对GB及IU-PS接口关键协议进行消息解码、呼叫合成和统计，对报文中的数据进行深度分析，可以主动发现网络问题，有

8、效分析当前网络性能，实时有效地了解当前网络状态和特征。通过DPI系统提供的丰富指标体系来建立一种实时全方位的监控机制，预防网络问题的发生，减少投诉的出现，实现投诉处理前移。同时当问题发生以后，亦能通过DPI系统的分析实现快速定位并解决问题，为网络运维提供强有力的支撑。关键词：DPI；识别技术；无线网络优化；实时监控；快速定位IAbstractAbstractInrecentyears,mobiled