导读:本文包含了数据包分类论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自关联,DPI,关联流量,业务识别
数据包分类论文文献综述
贾军,杨进,李涛[1]（2019）在《一种基于DPI自关联数据包检测分类方法》一文中研究指出随着互联网的不断发展,越来越多的非传统业务兴起,由于大量采用迂回机制、加密隐藏技术,使得这些业务变得难以控制管理,影响传统业务的正常性能.现有识别方法普遍采用端口识别以及深度包检测技术DPI,难以识别迂回流量以及加密流量.因此本文提出一种基于DPI自关联检测分类方法,该方法首先通过与样本流之间七元组关联关系识别迂回流量,这部分称为强关联(SA),然后提取检测流特征值,通过本文提出的分类决策函数进行识别,这部分称为弱关联(WA),实验结果表明,该方法能克服DPI技术不能识别迂回流量以及加密流量的缺点,提高业务流识别准确率.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
李辉,刘昊泽,牛怿[2]（2016）在《一种基于C4.5算法的广告数据包分类方法》一文中研究指出针对网页广告中存在的安全问题,提出了一种基于C4.5算法的广告数据包分类方法。通过对用户访问网页时产生的数据包进行收集,从中提取有用信息来构建分类模型实现广告数据包的分类。在对数据包进行处理时根据数据包中包含的信息生成网络关系图,之后在对关系图进行分析时将图论中的量作为属性选取的依据。本方法将数据包的时间属性作为分类的主要属性之一,针对时间属性的处理方法提出了新定义。实验结果表明,本文提出的分类方法能够快速构建具有较高的分类准确率的分类模型,研究结果可为类似问题的研究提供参考借鉴。(本文来源于《北京化工大学学报(自然科学版)》期刊2016年05期）
魏伟[3]（2015）在《数据流管控系统中数据包分类技术的研究与实现》一文中研究指出近几年,随着移动互联网的飞速发展,互联网用户、网络设备及应用的数量激增,网络流量的种类和数量也越来越多。随着互联网时代的到来,网络安全管理正扮演一个越来越重要的角色。因此,对网络流量进行安全管控是保证网络安全、维护国家和社会利益的必然要求。对网络流量进行安全管控的前提就是对流量进行分类。对流量进行分类的过程就是对网络中的数据包与特定的规则集进行匹配的过程,在高速的网络环境中,如何能够对种类繁多的网络流量进行快速有效的分类成为了一个需要研究的难题。虽然到目前为止,国内外关于数据包分类技术的研究成果不少,无论是最初的一些经典的数据包分类算法还是之后改进的算法,都有各自的优点,但也都存在不足的方面,关于数据包分类技术还有很大的研究、改进的空间。本项目的研究目的是开发一个能够满足千兆线速网络环境下的数据流管控系统,设计并实现一个能够运用于该系统的数据包分类算法。本论文既涉及工程项目的开发,也包含学术理论的研究,通过数据包分类算法在管控系统中的运用来检验理论研究成果,具有很强的实际意义,同时,数据包分类技术也是防火墙、QoS、路由器中的关键技术。本论文首先介绍了项目的研究背景、研究现状及存在的问题,并介绍了本文的研究内容,其次阐述了研究中用到的关键技术,然后介绍了一种在HyperCuts算法基础上改进的数据包分类算法,包括算法的设计、实现及性能测试,接着介绍了数据流管控系统的设计、实现、测试以及包分类算法在系统中的应用,最后对论文的工作进行了总结,阐述目前存在的不足,以及后期的改进方向。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2015-12-31）
张江洲[4]（2013）在《网络处理器中数据包分类方法研究》一文中研究指出随着各种网络应用的不断发展,数据包过滤、区分服务、服务质量、多播、流量计费等,都需要对数据包进行高速的分类处理,所以,包分类方法的优劣很大程度上决定了网络的性能。网络处理器结合了通用处理器的高灵活性和专用芯片的高性能特点,针对网络协议处理进行专门的优化设计,被认为是推动下一代网络发展的核心设备。首先,论文对包分类的方法的定义、评判标准以及设计原则进行了研究,对常用的线性包分类、并行包分类、基于Trie的包分类和Tuple空间分割包分类等数据包分类算法进行了讨论和分析。其次,论文选择了具有性能高、灵活性好、扩展性强的IXP高端网络处理器IXP 2850系统平台。对网络处理器的硬件结构和IXA(IXAPortability Framework)可移植架构进行了研究,分析了制约包分类方法实现的问题,如网络处理器快速存储资源少等,并且讨论了适合IXP 2850的包分类算法类型。然后,在对包分类和网络处理器研究的基础上,利用网络处理器的快速运算资源,将位并行分割思想与Tuple空间分割思想相结合,提出了并行位分割包分类的改进方法TBV(Tuple Bit Vector)方法。该方法在利用网络处理器的hash单元与多引擎等硬件资源后,可以实快速的运算以及并行的处理,实现较高的处理速度。最后,在IXP2850硬件平台上开发了软件架构中各个功能模块,在IXA架构上实现了 TBV算法,并进行了相关的测试。(本文来源于《湖南大学》期刊2013-09-13）
熊帅[5]（2013）在《IP地址查找和数据包分类算法研究》一文中研究指出随着Internet的飞速发展，网络流量不断增长，现有的链路速度已经能够满足网络流量的要求，但是路由器的包转发速度却远远没有跟上它们的步伐。同时，路由器的空间效率也成为了影响路由器性能的一个重要瓶颈。IP地址查找和数据包分类是两个非常重要的路由功能。如何设计查找速度快、内存开销小的IP地址查找和数据包分类算法是目前研究中的热点问题。本文提出了叁种高性能IP地址查找和数据包分类算法。1)提出了优化的特里树合并算法。采用动态规划方法计算初始合并节点和最优子节点排列，根据两项计算结果构造最优特里树。与已有的特里树合并算法相比，优化的特里树合并算法有效地节省了内存开销。2)提出了优化的流水线索引哈希树算法(OPIHT)。用路由表的所有前缀构造一颗特里树并对其作预处理，再用动态规划方法确定最优前缀划分方案。与现有的PIHT算法相比，OPIHT算法有效地节省了内存开销。3)提出了快速多路特征树(FMMSPT)。将特征前缀作为关键字构造B+树，用一个无符号整数在叶节点中压缩存储包含关键字的前缀。与现有的MMSPT查找结构相比，FMMSPT有效地提高了查找性能。本文的研究具有显着的理论和实践应用价值。与现有的IP地址查找和数据包分类算法相比，本文提出的叁种不同应用背景下的算法有效地提高了查找速度或者降低了内存开销。在某些特定的应用背景下，这些高性能算法可以满足飞速增长的网络流量对路由器包转发速度和路由器空间效率的需求。这些算法具有可扩展性，可以适应互联网更新换代的要求。(本文来源于《湖南大学》期刊2013-04-19）
金贻美[6]（2012）在《网关中状态数据包分类的研究》一文中研究指出本文主要研究了数据包分类算法，以及数据包分类在入侵检测工具Snort和基于状态包分类的数据流检测中的应用。网络技术的飞速发展，给人们的社会生活带来很大便利。然而，网络用户急剧增多，各种网络业务不断涌现，造成了网络数据流的迅猛增长，这就对各种网络设备提出了新的要求，需要如资源预留服务、网络服务质量、虚拟专用网等差别服务机制。数据包分类作为提供差别服务的基础技术，对未来互联网的发展具有极其重要的意义。本文首先对数据包分类算法进行了研究。针对当前广泛使用的递归流数据包分类算法初始化速度缓慢的缺陷，提出了两种改进算法。第一种算法通过最大限度的减少系统初始化过程中的冗余操作，有效的提高了递归流数据包分类算法的初始化性能；第二种算法通过对递归流数据包分类算法中的分类规则集进行一些预处理操作，进一步提高了算法的初始化速度。然后，本文对当前最着名的、使用最广泛的开源入侵检测工具Snort进行了研究，针对Snort数据包检测速度慢的缺陷，将递归流数据包分类算法应用到了Snort中。通过递归流分类算法快速地找出所有与当前待检测数据包相匹配的检测规则，取代了Snort在检测数据包的过程中链式匹配所有检测规则的检测过程，有效提高了Snort的检测速度。最后，本文开发了一种网关下基于状态包分类的流检测系统。新系统通过提取数据包里面的关键信息，将一个数据包映射成为一个字符，通过对映射所得的字符串的检测来实现对数据流的检测，不仅简化了状态检测系统中会话信息表的管理，而且提高了数据流的检测效率，使得系统的性能大幅度提升。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2012-12-01）
刘益铭[7]（2012）在《基于网关的统计波形数据包分类研究》一文中研究指出互联网技术的发展与互联网产品的应用是信息时代最重要的特征。数据包分类技术由于可以广泛的应用于诸多网络应用中，近年来，被不断的开发与改进。在大量学者的研究下，该技术取得了显着的进步。同时，网络通信方式的多样性和灵活性，也给数据包分类提出了更高的要求。提高算法性能以应对发生更加频繁、内容更加复杂的网络数据，是当今数据包分类技术不断努力的方向。近年来，许多数据包分类算法被提出并应用，本文提出了一个基于统计波形的数据包分类方法，以一定网络流量的数据包为依据，设计了相关的基于数据包统计波形信息的特征提取、量化、匹配算法，来进行数据包的分类、判断。并且，在此基础上，本文还设计了一个完整的数据包检测系统，以实现实时检测网络应用行为的目的。本文所提出的数据包分类算法是基于网络数据包特征的统计波形信息进行判断的，在网络应用行为日趋复杂的今天，该方法与传统的检测方法相比，能够较为明显的提升检测的准确率。同时，针对本算法，本文在前人的基础上，提出了独特的特征提取办法，选择了数据报文的9个能够描述数据通信所包含信息的特征值作为原始数据来进行运算。在对所提取的数据包特征信息量化后，再通过一系列算法来计算特征的统计波形信息。针对各个统计波形信息，本文还设计了与之相适应的模式匹配算法。通过对上述统计量的匹配与分类，来识别用户的网络应用行为。本文实现的数据包检测系统架设在实验室搭建的的网络环境上，对流经的网络流量进行实时的检测。大量的实验结果表明，经过适当的训练之后，系统在网络行为检测上有不俗的表现，漏检率与误检率很低。另外，通过与相似算法的对比实验，证明了本文所提出的匹配算法在网络数据检测方面具有良好的性能，对于流量信息接近的网络应用有较高的区分度。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2012-12-01）
郭乃网[8]（2011）在《基于多核网络处理器的数据包分类算法研究》一文中研究指出随着Internet规模的日益扩大,各种网络业务不断涌现,网络应用的数据流迅猛增长,网络设备原本单一的“尽力”服务方式已不能满足要求。这一切对各种网络设备提出了新的要求,需要如资源预留服务、QoS(Quality of Service)服务、虚拟专用网、基于策略的路由等新的“差别”服务机制。数据包分类技术作为提供“差别”服务的基础技术,是网络研究的一个热点,很多经典的数据包分类算法被相继提出。早期的经典算法都是基于那个时代主流的网络设备,也有一些是基于特定的硬件。随着多核网络处理器逐渐成为主流网络设备所采用的架构,基于多核网络处理器的数据包分类算法研究成为具有重要实现意义和理论研究价值的课题。本文首先概述了基于多核网络处理器的应用研究,以及多核并行策略所引入的问题。然后概述了数据包分类,介绍了常用数据包分类算法,并给出对这些算法的总结。在此基础上,提出了基于多核网络处理器的数据包分类研究的问题,以及针对这些问题相应的解决方案和改进方法,包括在多核网络处理器数据包分类性能评价标准中引入了基于多队列系统的Power公式,提出了基于元组空间并行策略和基于跳转位划分并行策略,以及基于规则集统计特征提出了对HyperSplit算法的改进HS-e。实验结果表明,这些解决方案和改进方法能够在一定条件下提高数据包分类的性能。(本文来源于《复旦大学》期刊2011-04-22）
郑君[9]（2010）在《基于标记的数据包分类机制若干技术研究》一文中研究指出由于近年来互联网规模的不断扩大,网络资源和网络流量分布的不均衡性,以及TCP/IP协议设计之初的缺陷和因特网的开放性本质,导致了众多严重的网络安全问题。因此如何对网络中流通的数据包信息进行识别、分类、过滤,保证网络上的数据信息合法有效对于网络安全是一个十分重要的问题。而数据包分类则是近年来被广泛运用于因特网应用(网络安全、网络监视和多媒体通信等)中的一种常见安全技术。数据包分类技术是根据用户设定的规则条件,通过检查数据包头,确定如何快速、准确的将数据包分类,并执行相应操作。通过对整个网络的数据进行分类、识别从而进一步保证网络的安全性。本文主要针对近年来网络中的拒绝服务和网络拥塞攻击,并对其在攻击时所产生的数据流量分布特性做了仔细的研究。立足于现有的因特网架构,将数据包分类技术与数据包标记中的路径标识技术相结合,并对这两种技术相应的模型进行实现和验证,分析其优点和缺点,总结并提出创新方案。经过反复论证,我们提出一种新颖的数据包分类方案,并在此基础上提出一种新的优化方案,极大提高该方案和传统路径标识方案的执行效率。首先,我们在已有路径标识和数据包分类技术的基础上设计了一个具有创新性的数据包分类方案,即基于标记的数据包分类方案。在该方案中,我们将根据网络流量发生异常时的情形对数据包进行分类,若数据包所携带的Pi值存在于路由器的缓存表中,且当前数据包流量大大超过历史缓存表中的流量时,则将具有相同Pi值的数据包头中的RF置1表示非法流;若当前数据包流量与历史缓存表中的流量上下波动幅度较大时,则进行多级分类。在多级分类中,当超过自定义的阈值时,则也将RF置1,否则将RF置0表示合法流。若当前数据包流量小于或等于历史缓存表中的流量时,则将具有相同Pi值的数据包头中的RF置0表示合法流。可见,相对于对传统以头部自定义规则为主的数据包分类技术来说,通过标记进行包分类是一个很大的扩展和创新。其次,为了进一步提高数据包的分类效率,达到流量平衡和防御的目的,我们对应用于数据包分类和路径标识技术中的Pi信息进行优化和管理。具体将类似于最近最久未使用优化策略(LRU)运用于Pi值的标记查找过程中,即在最终分类之前,对每个路径标识(Pi)进行优化和管理,根据每个Pi值出现频率,实时更新缓存表中的Pi值并实时动态更新整个缓存表,将匹配次数较多的Pi值更新至表的头部;当须更新某个Pi值时,选择现有Pi缓存表中最久未被使用的给予淘汰。文中给出了完整的标记、共享存储和优化方案。最后,通过权威因特网真实数据集的大规模仿真试验表明,我们的两个创新方案效果较好,不仅达到有效的数据包分类效果,而且对流量平衡和攻击防御也起到一定的作用。(本文来源于《宁波大学》期刊2010-11-09）
张少波,刘明,贾晓静,朱卫东[10]（2010）在《数据包分类算法研究与设计》一文中研究指出文章介绍了数据包分类算法的定义,给出了包分类算法的性能评价指标,分析了当前主流的多种包分类算法的性能及其优缺点,最后,提出了一种基于Hash算法与PATRICIA算法相结合的新型数据包分类算法,在某工程课题应用后得到较好的分类效果。(本文来源于《教育部中南地区高等学校电子电气基础课教学研究会第二十届学术年会会议论文集（下册）》期刊2010-07-29）
数据包分类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对网页广告中存在的安全问题,提出了一种基于C4.5算法的广告数据包分类方法。通过对用户访问网页时产生的数据包进行收集,从中提取有用信息来构建分类模型实现广告数据包的分类。在对数据包进行处理时根据数据包中包含的信息生成网络关系图,之后在对关系图进行分析时将图论中的量作为属性选取的依据。本方法将数据包的时间属性作为分类的主要属性之一,针对时间属性的处理方法提出了新定义。实验结果表明,本文提出的分类方法能够快速构建具有较高的分类准确率的分类模型,研究结果可为类似问题的研究提供参考借鉴。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据包分类论文参考文献
[1].贾军,杨进,李涛.一种基于DPI自关联数据包检测分类方法[J].四川大学学报(自然科学版).2019
[2].李辉,刘昊泽,牛怿.一种基于C4.5算法的广告数据包分类方法[J].北京化工大学学报(自然科学版).2016
[3].魏伟.数据流管控系统中数据包分类技术的研究与实现[D].北京邮电大学.2015
[4].张江洲.网络处理器中数据包分类方法研究[D].湖南大学.2013
[5].熊帅.IP地址查找和数据包分类算法研究[D].湖南大学.2013
[6].金贻美.网关中状态数据包分类的研究[D].哈尔滨工业大学.2012
[7].刘益铭.基于网关的统计波形数据包分类研究[D].哈尔滨工业大学.2012
[8].郭乃网.基于多核网络处理器的数据包分类算法研究[D].复旦大学.2011
[9].郑君.基于标记的数据包分类机制若干技术研究[D].宁波大学.2010
[10].张少波,刘明,贾晓静,朱卫东.数据包分类算法研究与设计[C].教育部中南地区高等学校电子电气基础课教学研究会第二十届学术年会会议论文集（下册）.2010