流量的精确识别

中国移动通信企业标准QB-╳╳-╳╳╳-╳╳╳╳中国移动数据流量D P I识别能力规范版本号：2.6.0╳╳╳╳-╳╳-╳╳发布╳╳╳╳-╳╳-╳╳实施中国移动通信集团公司发布目录前言21.DPI设备业务识别能力要求 (1)1.1业务大类分类要求 (1)1.2子业务识别能力要求 (1)1.3业务行为精细化识别能力要求 (1)2.DPI设备协议识别能力要求 (1)3.DPI设备识别规则要求 (1)4.DPI设备识别准确性要求 (1)附录A数据流量业务大类分类 (2)附录B DPI设备子业务识别能力要求 (3)附录C DPI设备业务行为精细化识别能力要求 (3)附录D DPI设备协议识别能力要求 (21)前言本规范对DPI设备业务和协议识别能力及分类方法提出要求，是中国移动核心网Gn接口DPI设备需要遵从的技术文件。

1.DPI设备业务识别能力要求1.1业务大类分类要求DPI设备识别数据流量业务大类分类应遵循附件A所示分类框架。

1.2子业务识别能力要求DPI设备应遵循附录B所示的子业务分类和识别能力要求。

DPI设备对子业务的识别和归类应遵循精确性原则，保证匹配到的子业务最贴合流量特征，并保证同一数据流仅识别为一个子业务。

对于客户端或网站产生的外链流量，如无法区分其来源，则这部分流量不算在该业务产生的流量之中。

1.3业务行为精细化识别能力要求对于重点热点业务，DPI设备应能在基础流量识别的基础上，实现对业务内部细分功能和行为产生流量的精细化识别。

现阶段DPI设备精细化识别能力要求参见附录C。

2.DPI设备协议识别能力要求DPI设备应遵循附录Ｄ所示的协议识别能力要求。

DPI设备应能根据端口号和报文格式识别协议，具体可参考相应的国际标准。

3.DPI设备识别规则要求DPI设备根据自有识别规则库进行业务识别，同时也应支持指定的统一识别规则库。

自由识别规则库应确保提供不逊于指定的统一识别规则库的识别准确性和识别范围。

利⽤神经⽹络进⾏⽹络流量识别——特征提取的⽅法是（1）直接原始报⽂提取前24字节，24个报。

国外的⽂献汇总：《Network Traffic Classification via Neural Networks》使⽤的是全连接⽹络，传统机器学习特征⼯程的技术。

top10特征如下：List of AttributesPort number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum number of bytes in IP packets server→client Maximum number of bytes in Ethernet package server→client Maximum segment sizeserver→client Mean segment size server→client Median number of control bytes in each packet bidirectional Number of bytes sent in initial window client→server Minimum segment size server→clientTable 7: Top 10 attributes as determined by connection weights《Deep Learning for Encrypted Traffic Classification: An Overview》2018年⽂章，⾥⾯提到流量分类技术的发展历程：案例：流量识别流量识别任务（Skype, WeChat, BT等类别）1. 最简单的⽅法是使⽤端⼝号。

但是，它的准确性⼀直在下降，因为较新的应⽤程序要么使⽤众所周知的端⼝号来掩盖其流量，要么不使⽤标准的注册端⼝号。

0引言加密流量主要是指在通信过程中所传送的被加密过的实际明文内容。

在安全和隐私保护需求的驱动下，网络通信加密化已经成为不可阻挡的趋势。

加密网络流量呈现爆炸增长，安全超文本传输协议（Hyper Text Transfer Protocol over Secure，HTTPS）几乎已经基本普及。

但是，加密流量也给互联网安全带来了巨大威胁，尤其是加密技术被用于网络违法犯罪，如网络攻击、传播违法违规信息等。

因此，对加密流量进行识别与检测是网络恶意行为检测中的关键技术，对维护网络空间安全具有重要意义。

随着流量加密与混淆的手段不断升级，加密流量分类与识别的技术逐步演进，主要分为基于端口、基于有效载荷和基于流的方法。

基于端口的分类方法通过假设大多数应用程序使用默认的传输控制协议（Transmission Control Protocol，TCP）或用户数据报协议（User Datagram Protocol，UDP）端口号来推断服务或应用程序的类型。

然而，端口伪装、端口随机和隧道技术等方法使该方法很快失效。

基于有效载荷的方法，即深度包解析（Deep Packet Inspection，DPI）技术，需要匹配数据包内容，无法处理加密流量。

基于流的方法通常依赖于统计特征或时间序列特征，并采用机器学习算法，如支持向量机、决策树、随机森林等算法进行建模与识别。

此外，高斯混合模型等统计模型也被用于识别和分类加密流量。

虽然机器学习方法可以解决许多基于端口和有效载荷的方法无法解决的问题，但仍然存在一些局限：（1）无法自动提取和选择特征，需要依赖领域专家的经验，导致将机器学习应用于加密流量分类时存在很大的不确定性；（2）特征容易失效，需要不断更新。

与大多数传统机器学习算法不同，在没有人工干预的情况下，深度学习可以提取更本质、更有效的检测特征。

因此，国内外最近的研究工作开始探索深度学习在加密流量检测领域中的应用。

基于已有研究工作，本文提出了基于深度学习的加密流量分类的通用框架，主要包括数据预处理、特征构造、模型与算法选择。

基于深度学习的网络流量分析系统随着互联网的快速发展，网络流量管理和安全问题变得越来越重要。

为了监控和分析网络中的数据流动以及检测潜在的风险和威胁，基于深度学习的网络流量分析系统应运而生。

本文将介绍深度学习在网络流量分析中的应用，并探讨该系统的优势和挑战。

一、深度学习在网络流量分析中的应用深度学习作为一种人工智能技术，通过模仿人脑神经网络的结构和功能，能够从大量的数据中提取有用的特征，并进行准确的分类和预测。

在网络流量分析中，深度学习可以用于以下方面：1. 流量识别与分类：深度学习可以对网络流量进行自动识别和分类，识别出不同类型的流量，如HTTP、FTP、DNS等，并对其进行分类，从而实现对网络流量的精确控制和管理。

2. 威胁检测与入侵防御：深度学习可以通过对网络流量进行实时的监测和分析，检测出潜在的威胁和入侵行为，提供基于规则的异常检测和防御，保护网络的安全。

3. 流量预测与优化：通过对历史网络流量的学习和分析，深度学习可以预测未来的流量趋势，并对网络进行优化调整，提高网络的性能和效率。

二、基于深度学习的网络流量分析系统的优势1. 准确性高：深度学习可以从海量的网络流量数据中学习到复杂的模式和特征，有效提高流量分析的准确性，减少误报和漏报。

2. 自适应性强：深度学习能够根据网络流量的变化自动调整模型参数和权重，适应不同网络环境和流量特征的变化。

3. 实时性好：深度学习模型可以实时处理和分析网络流量，及时发现和应对潜在的威胁和异常情况，提供快速的响应和防御。

4. 扩展性强：基于深度学习的网络流量分析系统可以通过增加网络层次和节点来扩展系统的处理能力和处理速度，适应不断增长的网络流量需求。

三、基于深度学习的网络流量分析系统的挑战1. 数据量大：网络流量数据量庞大，对系统的存储和计算能力提出了较高要求，需要使用高效的数据处理和存储技术。

2. 数据质量差：网络流量数据的质量通常较差，存在丢包、噪声等问题，这对深度学习模型的训练和应用产生了一定的影响。

网络流量分析技术与网络策略的协同方法引言：随着互联网的迅猛发展，网络流量的规模呈现出爆炸式增长的趋势。

同时，网络空间也面临着越来越复杂的威胁和攻击。

为了保护网络安全和提高网络运营效率，网络流量分析技术与网络策略的协同方法成为了当今网络管理领域的重要课题。

一、网络流量分析技术1. 流量模式识别：通过对网络中的数据流进行深度分析，识别出不同类型的数据流量。

这有助于运营商或网络管理员了解网络的使用情况，识别出异常流量和恶意行为，从而采取相应的网络安全策略。

2. 流量异常检测：通过对网络流量的实时监测和分析，可以快速发现异常流量的出现。

利用机器学习或数据挖掘等算法，网络管理员可以发现目标流量的基本特征，之后使用流量异常检测技术来识别出与正常流量有明显差异的异常行为。

3. 流量预测与优化：通过对历史流量数据的分析和建模，可以预测未来的网络流量趋势。

这有助于网络管理员合理规划网络资源，提高系统的运行效率。

同时，对网络流量进行优化，如优化路由器的转发策略、减少网络拥塞等，可以提高用户体验和网络质量。

二、网络策略管理方法1. 网络安全策略：通过制定具体的网络安全策略，网络管理员可以规范网络的使用行为，保护网络免受恶意攻击和滥用。

这些策略可以包括限制访问某些网站或网络服务、阻止特定的IP地址或端口、应用防火墙等。

2. 质量服务（QoS）策略：为了提高网络服务的质量和用户体验，网络管理员可以制定一系列的QoS策略。

通过对不同网络流量的分类、优先级标记和调度等手段，可以保证重要数据或应用的优先传输，以满足特定的服务质量要求。

3. 流量控制策略：在网络中，流量控制是一项基本的任务。

通过制定流量控制策略，网络管理员可以限制特定应用或用户的带宽使用，避免网络拥塞和性能下降，确保网络的正常运行。

4. 成本优化策略：在网络管理中，成本也是一个重要的考虑因素。

通过合理的成本优化策略，网络管理员可以在满足网络性能要求的前提下，尽量降低网络管理的成本。

流量识别和QoS控制在IP/MPLS业务路由器的实现摘要 qos的发展为ip/mpls多种业务承载目标的实现起到了很好的保障作用，在ip/mpls设计中的重要性也越来越突出。

本文在介绍qos技术的基础上，分析了用户流量的识别以及实现qos控制的原理。

关键词流量识别；qos控制；业务路由器中图分类号tp393 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2011）37-0226-02所谓qos，指的是网络对其所传输的流量加以识别，划分为不同的业务需求，并根据各自对服务的具体要求提供服务。

从广义上讲，qos主要包括与网络的可用、可靠以及安全等性能相关的各种指标。

当前对于网络服务质量控制的研究旨在提升网络在保证性能方面的能力，带宽、延迟以及分组丢失率等都是与网络性能相关的qos 参数。

随着信息和网络技术的迅猛发展，当前对于ip/mpls网络服务质量控制来说，业务路由器越来越重要。

并且随着业务需求的急剧发展，qos更能保障网络实现对多种业务的分发和高效传输，所以在现代网络设计中的重要性越来越突出。

1 qos技术各厂家的qos管理在标准qos模型上实现了统一，当前主要存在interserv以及diffserv两个qos模型。

最初只有“尽力而为”一种qos模型，也被称为先进先出模型。

1994年，由ietf工作组提出了interserv模型，4年后，由其差分业务组研发出来diffserv 模型。

在qos控制提供前，需要对不同的业务流量加以识别并进行分类。

在输入业务流量的地方，不但要识别tos，还需要根据协议中相应字段的内容完成对流量的分类工作。

完成入口处分类工作后，一般包头会做出tos标记。

为了更好的适应多业务路由器，ip包头的tos字段有6bit的dscp，其余2bit用来显示堵塞通知；作为城域网及局域网使用范围最广的以太网，包头中采用的是标准的tos 字段，3bit ieee802.1p可以表示八种qos标记，并有关于提供qos 的建议；ieee802.1q标签，也就是通常所说的vlan标签，可以在保证各个局域网安全性的前提下，实现多个局域网公用一个物理网络，其qos需求主要由一个tos字段表示。

网络流量分析中的行为模式识别与分类算法近年来，随着互联网的快速发展，人们对网络安全的需求越来越高。

网络流量分析作为网络安全领域的研究重点之一，通过对网络数据包的监测和分析，可以帮助识别和防止各类网络攻击。

行为模式识别与分类算法作为网络流量分析中的一项重要技术，具有重要的实际应用价值。

行为模式识别与分类算法是通过对网络流量中的行为模式进行分析和分类，来判断这些行为模式是否属于正常的网络流量，还是潜在的网络攻击行为。

它可以帮助网络管理员及时发现网络攻击行为，并采取相应的应对措施。

在网络流量分析中，行为模式识别与分类算法主要涉及以下几个方面：1. 特征提取行为模式识别与分类算法首先需要从网络流量中提取出有价值的特征，以便后续的分类和识别工作。

常用的特征包括数据包的源IP地址、目的IP地址、传输协议、数据包大小、传输速率等。

通过对这些特征的提取和统计分析，可以得到反映网络流量行为特征的数值。

2. 数据预处理在进行行为模式识别与分类算法之前，还需要对原始数据进行预处理。

这包括数据清洗、去噪和数据归一化等步骤。

数据清洗可以帮助去除无效或错误的数据，确保数据的准确性。

数据去噪则是为了消除网络流量中的噪声干扰，提高分类算法的准确性。

数据归一化可以将不同特征的取值范围统一，避免特征值之间的差异对分类算法的结果产生影响。

3. 行为模式识别行为模式识别是行为模式分类算法的核心部分。

通过训练机器学习模型，利用提取出的特征对网络流量进行分类和识别。

常用的行为模式识别方法包括聚类分析、关联规则发现和决策树等。

聚类分析可以将相似的流量行为归为一类，帮助发现隐藏的网络攻击行为。

关联规则发现可以挖掘网络流量中的关联性，进一步发现网络攻击行为。

决策树将特征按照一定的规则划分，帮助快速识别网络流量行为。

4. 分类算法评估分类算法的准确性和可靠性是衡量算法优劣的重要指标。

在行为模式识别与分类算法中，常用的评估指标包括精确率、召回率、F1值等。