基于众核处理平台的网络数据包深度语义识别技术研究.pdf

《基于众核处理平台的网络数据包深度语义识别技术研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、■＇：＜：Ｍｍｉｉ＇＇＇＇＇－－－－：■：－＾－？＾Ｖ：．；：ｈ；＞Ｖ．教知抑，ｉ：／／Ｖ；，（ｖＶｓｖ＾ｙｌＪｉｉ＾ｖｗ｜：；＇－＇ｙ＾ＩＩ｜ｉ＇＇＇－＇＜＾＾：ｉ：＾：ｉＭＷｍｍｍ：．ｒｉ＼ｉ，，—‘：：纖：權或麥？，．觀纖難新棋＇＇、一帮，＇擊齡．類義ｉｉ护謂！：，硕ｉｆ您徐立满議誦霉擊，＇＇＇＇＇：带带、．Ｖ，韦物這潍；－．＇、．＇’、‘；＇＇’＇ｔ、：：‘．：Ｋ叶＇＼，Ｖ＇：‘作Ｃ．、分／Ｖ；Ｕ１Ｖ、＾＇净、Ｖ巧打為户：片、拆＇‘＇）Ｖ．茄鞍Ｃ中文题名）基于众核处理

2、平台的网络数据包舊萬編霞，深麼语义ｉ只别巧米研究．Ｊ驾蒙鑛！－＇－、，＇、、＇＊‘．Ｖ＇４古；‘；．ｉｔ户＾：４｜．．、，；（央文题名）ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤｅｅｐＳｅｍａｎｔｉｃＩｎｓｐｅｃｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏ－ｌｏｇｙｏｆＮｅｔｗｏｒｋＤａｔａＰａｃｋｅｔＢａｓｅｄｏｎＭａｎｙＣｏｒｅ衣护？＾叶？？‘．Ｉｔ、？？－｜’－一中片户？；沪；、乃Ｐｒｏｃ的ｓｉｎｇＰｌａｔｆｏｒｍ游錢＾＿＿＿＇＇．’＇读攀Ｖ．参禱纖織菊孟、研生：进．．究￣咕‘—．．．．，祥：麵．，么縣二给訪Ｖ今游部崇ｆ：亮师陈（职

3、觀．渣巧＼胃儀蒙ｉ１胃ｌ）胃＇师绣？．＾雪誦替聲搜攤議Ｖ？苗起鑛；Ｉ擊胃．．．‘－学：，：Ｖ院计机学算科学，；韓麵縣院近顧奪：瑣批冀孽飼＇：一＇＇＇：、、：：冷；；；讀Ｖ竊ｕ；学科专业：计机技實术近犯壊＇．．‘－．．一＊．＇－、．、：．．’、＾■＇．＇＇．＊：一‘＊．．：；．．；、、，人，、－Ｉ如＾古嗦也￣’，．心Ｉ、又．－．气ｖ：、＊．、、？、－‘；．＇－■，＇＾Ｖ、。？巧Ｉ：＇、户■：乂一，；＾＇．＾、斬飾》：－．、：．：化专学位：專傷霉Ｖｇ篤镶我ｇ毒藏＇．Ｉ藉．狮皱識變觀採費；攀琴．—。、

4、、。＇：＇＇ａ：－、／，；式思护，，巧ｓ巧；、、八Ｎ．．’‘．．．，．’‘‘Ｉ、＇．Ａ＂Ｉ’．＇．－’、、Ｖ’．‘’＊．＂，’Ｖ．．．．？作．，：、；．沁心ＫＶａＵ基于众核处理平台的网络数据包深度语义识别技术研究摘要：随着互联网的不断发展，如今的工作环境已不同往日，工作与生活已经紧密联系在一起，而开放的网络协作，也伴随着越来越多的问题出现：企业敏感信息泄露、网络拥堵、游戏屡禁不止、员工效率无从考核等等。为了解决这些问题，就需要区分出网络上不同的流量，然后进行差异化的管理。这就需要对网络上的流量进行深入研究，对网络流量进行分类。而对于网络流量而言，传统的D

5、PI（DeepPacketInspection）技术仅能定位到应用级别，对应用内部的具体行为无能为力。本文中所使用的网络数据包深度语义识别技术，在DPI的基础上对网络数据包进行更深层次的细致分析，进一步深入应用，探究应用内部的具体行为。相比于DPI只能分析到协议层，该技术可以分析到协议内部。本文对使用该技术进行网络流量分类的研究工作包括如下几个方面：1.首先介绍了网络流量分类技术的研究意义，简要介绍了网络流量分类技术发展过程中出现的一些相关技术及其现状。介绍的网络流量分类的相关技术主要包括基于端口的流量分类技术、基于机器学习的流量分类技术、基于DPI的流量分类技术、基于主机的流量分类技术

6、和最后使用启发式基于主机通信模式的流量分类技术等。2.然后设计并实现了基于网络数据包深度语义识别技术的网络流量应用行为识别系统。介绍了系统的总体框架：从网络数据包的获取，IP分片重组，TCP会话重组，多协议解析（数据包的应用层协议识别）到最后的规则匹配。同时对常用的协议特点进行深入研究，定义了规则匹配过程中用到的规则的结构，然后针对网上常见应用的一些常见行为定义具体的规则，形成了一个庞大的规则库。最后为了提高规则匹配的效率，进一步搭建了规则层次匹配树。3.最后在Tilera众核处理平台上完成了网络数据包深度语义识别系统的实现。具体工作包括针对Tilera平台的并行方案的选择，核间同步和通

7、信机制的选择，收包负载均衡，数据包的初步处理方式以及性能优化等工作。最后针对实现好的系统进行功能、性能测试。测试结果表明该研究具有良好的实用性，为众核平台上网络数据包深度语义识别技术的研究打下了良好的基础。本课题在陕西省工业攻关项目（项目编号：2014K05-43）的背景下，以某省网络为基础，对其网络管理中的流量分类方向进行研究，并完成了基于众核处理平台的网络数据包深度语义识别系统的设计与实现。图46幅，表3个，参考文献51篇关键词