微信流量模型与业务识别方法研究

发布时间：2017-10-06 14:32

  本文关键词：微信流量模型与业务识别方法研究

  更多相关文章： QoS 流量分类 协议特征 深包检测 细粒度分类

【摘要】：随着互联网技术的不断发展,网络的通讯质量变得越来越重要,网络流量作为互联网通信的载体受到了密切的关注。流量分类是对网络流量分析的初步方式,是理解互联网流量的一项必不可少的过程。由于新的应用模式与应用需求不断涌现,网络流量的增长变得多样化,给互联网管理和运营带来巨大的压力和挑战。实时网络流量分类有利于帮助互联网网络服务提供商了解网络运行情况,对优化网络运营和管理具有举足轻重的地位。网络服务提供商对流量分类的同时,对流量进行统计,预测网络业务的发展趋势,优化网络基础体系结构,使用户得到更好的上网体验;通过网络流量分类,将网络中流量按不同应用类型划分和分析,为部署服务质量控制(QoS)机制提供依据。对不同的应用提供不同的服务有利于避免网络拥塞,确保关键服务质量,确保网络高效通畅的运行;另外,在网络安全方面,流量分类是入侵检测系统的核心步骤,通过分类从而发现网络中的异常流量与未知协议流量,并及时采取必要的应对措施。由于近年来微信业务的迅速发展,该业务对移动运营商改变经营模式起到了推动作用,受到了广泛的关注。本文以微信流量模型和业务识别为主要研究内容,首先分析了微信流量的特点,即脉冲式长连接的方式,并提出了分类的模型;其次,在分类模型的基础上,分析了微信的协议特征,通过匹配有效载荷识别出微信流;同时,提出了进一步识别出微信流量的算法以细粒度分类微信子业务;最后,本文进行了实验分类微信流,以98%的分类准确度识别出52%的微信子业务。
【关键词】：QoS 流量分类 协议特征 深包检测 细粒度分类
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.06
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 研究背景和研究目的8-10
• 1.2 研究现状10-12
• 1.3 论文研究的主要内容12
• 1.4 论文结构安排12-14
• 第2章 流量分类相关技术研究14-20
• 2.1 流量分类基本过程14-15
• 2.2 流量分类的主要方法15-18
• 2.2.1 基于端.的分类15
• 2.2.2 基于载荷的分类15-16
• 2.2.3 基于行为的分类16-17
• 2.2.4 基于统计学习的分类17-18
• 2.3 分类方法性能评估策略18-19
• 2.4 小结19-20
• 第3章 基于微信流量的分类模型20-26
• 3.1 概述20-21
• 3.2 微信流量模式分析21-23
• 3.2.1 流量的协议加密性21
• 3.2.2 微信的通信机制21-23
• 3.3 基于DPI的微信流量的分类模型23-25
• 3.3.1 深包检测原理23
• 3.3.2 微信流量分类模型23-25
• 3.4 小结25-26
• 第4章 微信流量的识别26-32
• 4.1 微信业务的研究对象26-27
• 4.2 微信特征分析27-30
• 4.2.1 微信特征包选取28
• 4.2.2 微信特征获取28-30
• 4.3 微信特征优化30-31
• 4.4 小结31-32
• 第5章 微信业务的细粒度识别和分类32-42
• 5.1 微信业务分类32-33
• 5.2 微信业务的特征识别33-34
• 5.3 短业务的分类34-36
• 5.3.1 短业务的行为34-35
• 5.3.2 短业务的识别35-36
• 5.4 复合短业务的分类36-38
• 5.4.1 复合短业务的行为36-37
• 5.4.2 复合短业务的识别37-38
• 5.5 长业务的识别38-41
• 5.5.1 长业务的行为38-39
• 5.5.2 长业务的识别39-41
• 5.6 小结41-42
• 第6章 实验及分析42-49
• 6.1 系统开发环境及工具42-44
• 6.2 流量采样44-46
• 6.3 程序模块46-47
• 6.4 实验结果分析47-48
• 6.5 小结48-49
• 第7章 总结49-52
• 7.1 结论49-50
• 7.2 需完善的工作50-51
• 7.3 小结51-52
• 参考文献52-54
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单54-55
• 致谢55-56

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本文编号：983317