立体化网络应用层协议识别的研究与实现-论文.pdf

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1、盛立体化网络应用层协议识别的研究与实现朱宇，袁帅(西安科技大学计算机科学与技术学院，陕西西安710054)摘要：针对由于动态端口和加密通信协议的不断使用、应用层协议识别难度增加以及对高速网络的快速识别需求提升的问题，提出了一种立体化的应用层协议识别方法。其依据树形分类思想，根据数据包的多元信息进行分层过滤识别。通过加入表驱动方法，协议特征库使用动态模块化加载方式和改进基于统计的识别算法，采用SVM的分类模型，实现了准确、快速和易于扩展的应用层协议识别。通过真实网络环境下的测试结果得出，此系统能够保证较小的延时和95％以上的识别率。关键词：协议识别；支持向量机；应用协议；网络；特征匹配中图

2、分类号：TP393．07文献标识码：A文章编号：0258—7998f2014)01—0060—04Researchandimplementationofthree-dimensionalnetworkapplicationlayerprotocolidentificationZhuYu，YuanShuai(SchoolofComputerScienceandTechnology，XianUniversityofScienceandTechnology，Xian710054，China)Abstract：Aimmingattheproblemthatdynamicportandtheenc

3、uptionconnnunieationprotocolarefi'equentlyused，identifica—tiondifficuhyisincreasingandandquicklyidentificationrequirementsforhigh—speednetworkisalsorising．Thepaperputsfor—wardwithathree-dimensionalapplicationlayerprotocolidentificationmethod．Themethodmainlyisbasedontreeclassificationthoughtanduse

4、sthemulti—informationpacketsforhierachicalfilteridentifying，whichjoinedwithtable—driventechnique，character—isticlibraryusedthedynamicmoduleloading，andimprovedrecognitionalgorithmbasedonstatistical，combinedwithSVMclassifi—．cationmode1．Itrealizedthethree-dimensionalapplicationlayerprotocolf0rtheacc

5、urate．fastandextensibleidentifi(：ation．Finally．theresultsshowthatthesystemabletoensurelowlatencyandmorethan95％identificationrateaccordingtothetestingintherealnetworkenvironment．Keywords：protocolidentification；SVM；applicationprotocol；network；featurematching目前，诸多网络流量识别技术⋯是根据数据包的IP法基本上都引入了数理统计的思想，在一

6、定程度上解决地址、端口和载荷对网络流量进行判断，但随着应用层了传统端口和特征识别对加密协议难以识别的问题，但协议种类在不断增加，网络流量逐渐庞大，加之网络代是效率仍然是制约其实际应用的关键因素。针对以上问理、端口的动态变化策略和协议加密等技术的采用[21，使题，在分析现有协议识别方法的基础上，结合用户对网得网络管理愈加困难。如P2P通信通常采用随机端口[31，络应用识别准确性、高效性和扩展性的要求，提出了立迅雷的数据传输复用在HTrP业务之上等，而且这些数体化的网络应用层协议识别。据所占比重越来越大。因此，有效地保障网络安全，保证1现有协议识别方法与存在问题网络资源的合理管理就显得尤为重

7、要。而传统的识别方传统的协议识别方法主要有基于端口的识别和基式已不能有效地识别。从目前来看，各种应用层协议识于负载的识别两种{I。随着Internet数据流量的不断增别算法的研究已经取得了一些成果，但是还不足以解决大、属性的不断变化，基于行为分析的协议识别算法也当前所存在的问题。如将支持向量机方法应用于P2P流成为学者们研究的热点。就目前来看，不管是从最简单的识别领域141，基于行为特征加权的P2P流识别方法研的端口识别到最繁杂的负