【摘 要】
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随着互联网技术的高速发展,IP语音业务(Voice over IP,Vo IP)的数据规模急剧膨胀,给网络空间信息安全带来了严峻挑战。而数据流量的实时监控是实现VoIP业务信息安全的重要手
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随着互联网技术的高速发展,IP语音业务(Voice over IP,Vo IP)的数据规模急剧膨胀,给网络空间信息安全带来了严峻挑战。而数据流量的实时监控是实现VoIP业务信息安全的重要手段,其核心在于对数据的快速分析和准确识别分类。尤其对于运营商的高速主干网络,实现高效的VoIP流量识别对于实现有效的网络管理功能至关重要。网络流量识别系统的性能,一部分取决于流量识别方法的效率和准确率,一部分取决于通用服务器网络数据包接收处理的性能。本文的研究即从上述两方面展开。在提高流量识别准确率和效率方面,针对高速网络环境下传统VoIP流量识别方法的缺陷和不足,研究高速网络下VoIP的流量特性,提出了基于流统计特征的Vo IP流量识别算法。在提升服务器包处理性能方面,针对传统基于内核协议栈的包处理方案效率低下的问题,研究基于DPDK(Data Plane Development Kit,数据平面开发套件)技术的VoIP流量识别框架,设计了基于DPDK技术的Vo IP流量识别原型系统。本文的主要工作如下:1)针对高速网络条件下的VoIP流量识别方法在准确率和识别效率上的不足,本文采用统计分析的方法,首先分析了高速网络下VoIP数据包和非VoIP数据包在分组速率,数据包大小等方面的特征差异,研究了VoIP流量在高速网络下的流量统计特征。然后提出一种基于流统计特征的VoIP流量识别方法,主要思路是根据数据包匹配规则,符合规则则判断为Vo IP数据包。最后对该方法进行了实验验证。理论分析和实验结果表明,本章提出的基于流统计特征的VoIP流量识别算法有较高的识别效率和准确率,可以满足网络运营商检测高速网络VoIP流量的要求,同时该方法还具有可扩展性强、健壮性好等优点。2)针对高速网络条件下,基于服务器内核协议栈包处理方法效率低下的问题,本文在深入研究提升流量识别性能的基础上,利用DPDK开源技术流量转发的优异性能,提出了基于DPDK的性能优化框架。并结合第二章提出的流统计特征算法,构建了基于DPDK平台的VoIP流量识别原型系统。随后完成DPDK平台的流量识别方案的系统设计、主线程处理流程和从线程处理流程等基本结构设计,对原型系统的DPDK转发性能和Vo IP流量识别性能进行了实验验证。实验结果表明:相对传统流量识别系统,基于DPDK技术的VoIP流量识别方案在丢包率、准确率、识别效率等指标方面具有明显优势。
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