基于深度包检测的应用层协议识别研究

发布时间：2019-09-20 01:41

【摘要】：随着互联网业的飞速发展,网络结构越来越复杂化,各种与互联网相关的产业越来越多元化,网络中的应用也越来越多样化,网络已经融入我们学习、工作、娱乐等生活的方方面面。传统基于端口检测的网络识别技术,可以根据5元组信息对网络数据流情况进行监控,同时还可以根据端口号识别出部分应用层协议类型。然而,随着网络技术的发展,互联网上出现了大量自定义端口号的新应用协议,不再只是传统的HTTP、Email、FTP、SNMP等协议,尤其是动态端口技术和HTTP通道等伪装技术的发展,传统的基于端口检测的网络识别技术的识别率、准确性以及识别粒度都不能满足当前网络环境的需求。为了监测和管理日益复杂的网络环境,对网络上数据流量、业务使用情况进行更细粒度的分析和管理。本文就基于深度包检测的应用层协议识别展开了相关研究,其主要工作如下:(1)调研现有主要网络流量检测技术,包括端口识别技术、DPI技术、DFI技术,并结合它们各自的优缺点进行了对比分析;同时还对BF算法、BM算法、KMP算法、AC多模匹配算法进行了总结和归纳。(2)给出基于深度包检测的应用层流量识别系统的需求与设计,根据系统的功能需求分析,将系统整体分为5个模块,分别为抓包模块、识别模块、通信模块、展示模块和存储模块。在结合系统的总体功能需求分析的基础上,对各模块进行功能划分和设计。(3)对系统开发环境和系统的特征匹配库进行了相关介绍,并结合现有开发技术实现各模块的基本功能。在数据包的抓取模块和本地存储上,采用了技术相对成熟的LibPcap技术,在协议识别模块采用了DPI深度包检测技术和高效的AC多模匹配算法来实现应用层协议匹配功能,通信模块的实现上则采用适用于多进程系统的管道技术,UI展示界面的实现则采用支持跨平台体验的Qt集成开发框架。最后,通过对系统测试,验证了系统能够实现对应用层协议的识别,能实现对网络进行更细粒度的监测;同时,本系统还可以通过添加协议的特征来识别新的应用层协议。
【学位授予单位】：安徽工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP393.0

【参考文献】

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本文编号：2538470