一种网络流量识别方法

摘要

本发明提供一种网络流量识别方法，包括有DPI(Deep Packet Inspection)深度包检测和DFI(Deep Flow Inspection)深度流检测两个大的模块，其中DPI模块又包括流表检测模块和流识别模块。流识别模块根据数据流特征库中的特征识别网络协议。DFI模块包括样本获取模块，分类器训练模块和分类器分类预测模块。样本获取模块将DPI中的流识别模块能够准确识别的数据流划分成几个大类，并且将其作为样本对分类器训练模块经行训练，获得能对网络流量进行大类区分的分类模型。这样让网络流量先经过DFI系统进行大类的区分，再流经DPI的流识别模块进行细分，达到提高网络流量分类精度的目的。

主权项

一种网络流量识别方法，其特征在于：包括以下步骤：(a)将网络数据流发送至已经训练过的深度流检测DFI流量识别系统中的分类器分类预测模块进行数据流大类的区分，将数据流根据相应的分类打上标签，然后进入(b)步骤；(b)将经过(a)步骤处理过的数据流发送至深度包检测DPI业务识别系统中的流表检测模块进行检测，检测当前数据流的业务类型是否在流表检测模块维护的状态表中，当结果为是，则直接将当前数据流标记，然后将该数据流发送至协议处理模块进行具体业务的处理，同时也将该数据流发送至DFI流量识别系统中的样本获取模块，获取样本文件；当结果为否，则进入(c)步骤；(c)将(b)步骤中未标记的数据流发送至DPI业务识别系统中的流识别模块，检索该数据流是否含有与DPI业务识别系统的数据流特征库中匹配的任意一条特征，当检索到有匹配的特征，则标记当前报文对应的数据流为特定的数据流，并更新流表检测模块中维护的状态表；同时将该数据流标记以后送入协议处理模块；当没有检索到匹配的特征，则直接将该数据流发送至协议处理模块，进入(d)步骤；(d)协议处理模块根据以上步骤中对数据流的不同标记，分别进行具体业务或者针对不同大类的处理。