[發明專利]深度網絡通信粒度檢測方法及其檢測設備

有效

• 申請號: 201310176781.5
• 申請日: 2013-05-13
• 公開（公告）號: CN103281158A
• 公開（公告）日: 2013-09-04
• 發明（設計）人: 徐茂;宋輝;宋武英;石進中;賈振宏
• 申請（專利權）人: 昊優明鏑（天津）科技有限公司
• 主分類號: H04L1/00
• 分類號: H04L1/00;H04L29/08;G06F17/30
• 代理公司: 北京中海智圣知識產權代理有限公司 11282
• 代理人: 李大為

技術領域

本發明涉及互聯網絡技術，更具體涉及一種深度網絡通信粒度檢測方法及其檢測設備，用于互聯網絡精細化服務、管理以及安全領域。

背景技術

目前，互聯網絡進入大數據時代。大數據不僅是網絡傳輸的數據流通量大，更重要的是個性化業務和應用的涌現。同時，網絡標準協議（如HTTP）被私有協議、業務、應用、服務用作為載體或管道已是普遍現象。

互聯網絡的精細化服務、管理以及安全的前提是檢測網絡中端到端通信會話連接上所承載傳輸的業務應用類型或協議，深度數據流檢測（Deep?Flow?Inspection，以下簡稱DFI）和深度數據包檢測（Deep?Packet?Inspection，以下簡稱DPI）技術應用而生。

DFI是基于數據流動態行為特征的識別技術，其識別依據是將流量特征與后臺流量模型作比較。DFI識別基于的出發點是不同的應用類型體現在數據流上的狀態不同。

DPI是基于數據包內應用層協議特征的識別技術，其識別依據是將拆包獲得的應用層協議匹配后臺特征數據庫，DPI識別基于的出發點是不同的應用類型體現在數據包內應用層協議特征不同。

一般情況下，DPI可以對流量中的具體應用類型做到比較準確的識別；而DFI只能對應用類型進行籠統分類，比如，對滿足P2P流量模型的應用統一識別為P2P流量。但是，如果數據包是經過加密傳輸的，則采用DPI方式的檢測技術難以識別其具體應用；而用DFI方式的檢測則受影響較小，因為業務應用數據流的動態行為特征不會因加密而出現根本性改變。另外，基于DFI技術的系統在管理維護上的工作量要少于DPI系統，因為同一類的新業務與舊應用的流量特征不會出現大的變化，因此不需要頻繁升級流量行為模型。基于DPI技術的帶寬管理系統，總是滯后涌現的新應用，需要緊跟新協議和新型應用的產生而不斷升級后臺特征數據庫，否則就不能有效識別、管理新業務下的帶寬，提高模式匹配效率。

DFI和DPI都是以網絡屬性的五元組，即源IP地址、目的IP地址、源端口號、目的端口號、協議類型，作為區分通信會話連接的唯一標識。因此，對應于一個通信會話連接，不論是DFI還是DPI，一旦檢測出一種業務應用，這個會話連接就被認為是已識別的，而無需再作進一步檢測。

近年來，伴隨著移動數字通信技術的發展，互聯網絡的并發會話連接數量以及在會話連接中嵌入多個不同類型的業務和應用呈現出指數型增長，例如新媒體、富媒體。進一步，大量并發會話連接的持續時間已不能再用秒和分鐘為單位，而是以小時為單位。在一個端到端的會話連接中存在一個以上或多個不同類型的業務應用，而且其嵌入的模式和形態是非確定性的，其中，所述模式和形態的非確定性包括業務類型、應用狀態、傳輸帶寬、終端類型、端口分布、會話連接時長。在當前承載/嵌入網絡應用模式已演變成為主流模式，即HTTP被隨意利用承載傳輸涌現的各種類型個性業務和嵌入應用，以至于其變異性和復雜性完全不可預知，使對結果表象的事后響應與網絡目標的管理之間需求差距越來越大。DFI和DPI的方法基礎出現嚴重的局限性，即以五元組定義的端到端通信會話連接上所承載業務應用類型或協議不再是唯一的。同時，在某些已知應用中以采樣為技術手段而實現DFI和DPI所產生的誤差也就更加無法估計其置信度。

由于網絡大數據的超大量、高速度、多類型的特點，發揮大數據的應用價值包括三個基本層面：數據的管理、數據的挖掘、數據的呈現，目的是為了能獲得更直觀的洞察力以及汲取新的知識。因此，必須具備能力以解析流通數據的最小檢測粒度，而且包括在完整時序上的動態性和一致性，以致可以進一步挖掘流通數據的關聯性和變異性。

發明內容

本發明克服上述DFI和DPI的技術缺陷，提出一種深度網絡通信粒度檢測（Deep?Granularity?Inspection，以下簡稱DGI）方法及其檢測設備。