移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)識(shí)別技術(shù)研究和實(shí)現(xiàn).pdf

1、近些年來(lái)，隨著移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的持續(xù)建設(shè)和移動(dòng)終端技術(shù)的快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)移動(dòng)用戶數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用規(guī)模快速增長(zhǎng)。然而，蓬勃發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)在給用戶帶來(lái)豐富和便捷的網(wǎng)絡(luò)共享資源時(shí)，也帶來(lái)了網(wǎng)絡(luò)信息安全隱患大、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容監(jiān)管困難和“帶寬吞噬”嚴(yán)重等問(wèn)題，由此導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)服務(wù)性能和網(wǎng)絡(luò)用戶使用感知的降低。因此，如何對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)進(jìn)行精確識(shí)別具有重要的意義。
　　本文首先介紹了業(yè)務(wù)識(shí)別過(guò)程中一些基本概念，并介紹了典型的業(yè)務(wù)識(shí)別技術(shù)，包括基于端口

2、檢測(cè)的識(shí)別技術(shù)、基于深度報(bào)文檢測(cè)(DPI)的識(shí)別技術(shù)和基于流量特征檢測(cè)(DFI)的識(shí)別技術(shù)。在引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)了基于端口檢測(cè)、DPI和DFI的業(yè)務(wù)識(shí)別系統(tǒng)(ISIS)。
　　針對(duì)DPI檢測(cè)過(guò)程中業(yè)務(wù)特征字提取依靠人工方法，提取效率較低的問(wèn)題，本文提出了基于改進(jìn)Apriori（先驗(yàn)）算法的特征字自動(dòng)提取方法。通過(guò)在Apriori算法中引入序列項(xiàng)目集和偏移屬性集兩種概念，使得算法能夠適用于業(yè)務(wù)特征的提取。該算法通過(guò)遞

3、推方法挖掘出業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流中存在的不同長(zhǎng)度的特征字段，并利用偏移屬性集去除低價(jià)值字段，最后依據(jù)選擇策略選出最終的特征字段。實(shí)驗(yàn)表明，該算法可以得到有效的業(yè)務(wù)特征字。
　　本文對(duì)業(yè)務(wù)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì)，給出了系統(tǒng)的整體框架圖。該系統(tǒng)主要由三個(gè)模塊組成:端口識(shí)別模塊、DPI模塊和DFI模塊。端口識(shí)別模塊使用IANA注冊(cè)表中的知名端口來(lái)初步識(shí)別未知流量。DPI模塊分為特征字自動(dòng)提取子模塊和DPI檢測(cè)子模塊，特征字自動(dòng)提取子模塊采用第3章