基于X86交换机的DPI流量识别和监控系统的设计与实现

发布时间：2017-10-16 11:02

  本文关键词：基于X86交换机的DPI流量识别和监控系统的设计与实现

  更多相关文章： DPI Openflow X86 流量识别 网络监控

【摘要】：在互联网+时代,网络的发展带给人们极大的便利,但网络安全威胁也与日俱增。随着越来越多的终端、智能设备和物联网设备接入到网络,人们的隐私、财产安全也暴露到网络上。这样对网络上的信息进行精准的识别、分析与控制的需求就越来越紧迫了。此外,近年来,P2P技术以其高性能和高健壮性的特点,得到了迅猛发展,并在文件共享、流媒体传输等应用上,得到广泛使用。技术的发展和共享精神的泛滥,带来了严重的版权问题、隐私问题以及网络安全问题等现实威胁。另外,随着各种微信、QQ、Skype等各种即时通信工具的广泛普及,以VoIP为代表的即时网络通信,为传统的电话、语音业务带来了极大的冲击。对于运营商来讲,这意味着盈利能力的下降。本文设计一种交换机系统,结合Openflow交换机灵活的流控制和运行于交换机上的X86平台,整合深度包检测(DPI)技术,对网络流量进行识别与监控管理。具体研究工作包括:(1)研究传统流量识别与分类的相关技术,并且进行对比分析。(2)研究SDN和Openflow技术,并阐述Openflow交换机的特征,包括这种交换机系统的架构,协议处理流程(3)阐述基于X86平台构建交换机系统的意义,以及Openflow和DPI融合的基本框架。(4)在前述研究和分析的基础上,对新型流量识别和监控系统进行总体设计。(5)根据总体设计,对系统关键模块的实现进行了详细设计与实现,并对系统组网部署进行了探讨。(6)对系统功能和性能进行了测试分析。
【关键词】：DPI Openflow X86 流量识别 网络监控
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP277
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 序言8-12
• 1.1 本文的背景和意义8-10
• 1.2 国内外相关研究现状10
• 1.3 论文的内容和相关工作10-11
• 1.4 论文的组织结构11-12
• 第二章 关键技术研究12-25
• 2.1 流量识别与分类技术12-17
• 2.1.1 传统三层交换机上的流识别与分类13-15
• 2.1.2 基于DPI的流识别与分类15-16
• 2.1.3 正则引擎16-17
• 2.1.4 两种流量识别与分类的对比17
• 2.2 SDN与OPENFLOW17-22
• 2.2.1 SDN与Openflow17-19
• 2.2.2 Openflow交换机19-21
• 2.2.3 Openflow交换机与传统交换机21-22
• 2.3 X86平台上构建的交换机系统22-24
• 2.3.1 X86架构的意义22-24
• 2.3.2 Openflow与DPI的融合24
• 2.4 小结24-25
• 第三章 系统总体设计25-33
• 3.1 系统设计目标25
• 3.2 系统架构设计25-32
• 3.2.1 Openflow交换机的设计27-29
• 3.2.2 轻量控制器的设计29-31
• 3.2.3 DPI应用的设计31-32
• 3.2.4 控制器与DPI应用数据流32
• 3.3 小结32-33
• 第四章 关键模块的详细设计与实现33-49
• 4.1 OFP-API的设计与实现33-40
• 4.1.1 OFP-API的原型设计33-34
• 4.1.2 OFP-API的调用结构34-40
• 4.2 控制器关键模块的详细设计与实现40-45
• 4.2.1 报文Dispatcher40-42
• 4.2.2 Packet_in处理42-43
• 4.2.3 Flow_Merge43-45
• 4.3 控制器与DPI交互的详细设计与实现45-46
• 4.4 系统部署46-48
• 4.5 小结48-49
• 第五章 功能和性能测试分析49-54
• 5.1 测试环境49-50
• 5.1.1 测试设备与工具49
• 5.1.2 测试组网49-50
• 5.2 功能测试50-51
• 5.3 性能测试与分析51-53
• 5.4 小结53-54
• 第六章 总结与展望54-56
• 6.1 论文的工作总结54
• 6.2 问题和展望54-56
• 参考文献56-59
• 攻读学位期间的研究成果59-60
• 致谢60-61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 马永萍;;正则表达式及其应用[J];电脑编程技巧与维护;2012年04期

2 肖武德;;一种正则表达式的高效分组算法[J];计算机安全;2010年04期

3 金婷;王攀;张顺颐;陆青莲;陈东;;基于DPI和会话关联技术的QQ语音业务识别模型和算法[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2006年06期

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本文编号：1042292