基于特征匹配的网络应用识别技术研究

论文摘要

随着互联网的高速发展,网络带宽的不断提高,网络用户数量激增。在用户需求的刺激下,大量的新型网络应用程序不断涌现。这些新型网络应用程序呈现出功能丰富、协议复杂等特点,产生了比传统网络应用更加复杂多变的大规模网络流量。这些新特性给网络流量的识别带来了许多新的问题和困难。因此,针对网络应用的识别技术的研究是十分必要的。本文以网络应用识别技术为研究重点,针对提高网络应用识别算法的适应性和高效性,做了以下几方面研究工作：针对传统识别系统对新应用的适应性差,匹配特征更新过程繁琐,本文设计了基于形式化描述的网络应用识别方法。定义了形式化描述语言对匹配特征进行统一描述,并对特征描述语言进行了EBNF语法范式定义,给出了特征描述文件组织结构。在此基础上,设计了特征描述语言解析算法。在对比分析了主流的网路应用识别技术的基础上,结合端口匹配识别算法和载荷特征检测识别算法的优点,设计了高效的网络应用识别算法。为了降低识别过程中的特征匹配次数,设计了由端口平衡二叉树和载荷特征自动机组成的匹配特征树,并给出了基于匹配特征树的网络应用识别算法。另外,对多模式匹配算法进行了改进,进一步提高了识别效率。并设计对比实验,对算法的高效性进行了验证。最后,应用上述关键技术方案,本文设计并实现了基于特征匹配的网络应用识别系统。该系统引入特征描述语言统一管理匹配特征,使用基于匹配特征树的识别算法对网络应用流量进行识别。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 论文研究内容
• 1.3 论文组织结构
• 第2章 网络应用识别相关技术研究现状
• 2.1 网络应用流量识别技术
• 2.1.1 端口匹配识别
• 2.1.2 载荷特征检测识别
• 2.1.3 行为特征匹配识别
• 2.1.4 基于流量统计特征的识别
• 2.1.5 基于机器学习的识别
• 2.1.6 识别方法对比
• 2.2 模式匹配算法
• 2.2.1 单模式字符串匹配算法
• 2.2.2 多模式字符串匹配算法
• 2.2.3 模式匹配算法对比
• 2.3 本章小结
• 第3章 基于形式化描述的网络应用识别
• 3.1 引言
• 3.2 特征描述语言的定义
• 3.2.1 格式定义
• 3.2.2 EBNF语法范式定义
• 3.3 匹配特征文件库
• 3.4 特征描述语言解析算法
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于匹配特征树的网络应用识别算法
• 4.1 引言
• 4.2 传统识别算法存在的问题
• 4.3 基于匹配特征树的网络应用识别算法设计
• 4.3.1 匹配特征树设计
• 4.3.2 匹配特征树构建算法
• 4.3.3 网络应用识别算法设计
• 4.4 多模式匹配算法的改进
• 4.4.1 改进思想
• 4.4.2 设计与分析
• 4.5 实验验证与结果分析
• 4.5.1 多模式匹配算法效率对比实验
• 4.5.2 识别算法效率对比实验
• 4.6 本章小结
• 第5章 基于特征匹配的网络应用识别系统的实现
• 5.1 引言
• 5.2 系统主要功能
• 5.3 系统网络架构
• 5.4 系统体系结构
• 5.5 系统关键模块设计
• 5.5.1 数据包采集模块
• 5.5.2 数据包解析模块
• 5.5.3 特征提取模块
• 5.5.4 网络应用识别模块
• 5.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢