研究与开发基于DPI的移动分组网络流量分析技术的研究与实现张艳荣。张治中。姜明志，郑小平(重庆邮电大学通信网与测试技术重点实验室重庆400065)摘要：随着第4代移动通信网络(4G)商用和移动互联网的迅速发展，运营商对业务流量的监测也显得格外重要。首先通过对移动分组网络数据进行解码预处理，合成基于传输流的xDR，然后结合DPI技术和DFI技术的互补优势，实现移动分组网络的业务识别和统计。经过现网数据测试，本方案能够很好地对移动分组网进行业务xDR合成和流量识别统计，具有较高的处理效率和识别准确性，达到了理想的效果，对4G时代移动分组网络优化的理论和实践有重要参考意义。关键词：移动分组网；深度分组检测；业务识别；流量分析doi：10．3969，j．issn．1000—0801．2014．04．013ResearchandImplicationofTrafficAnalyzingTechnologyinMobilePacketNetworkBasedonDPITechnologyZhangYanrong，ZhangZhizhong，JiangMingzhi，ZhengXiaoping(KeyLaboratoryonCommunicationNetworkandTestingTechnology，ChongqingUniversityofPostandTelecommunications，Chongqing400065，China)Abstract：Withtherapidlydevelopingofmobileinternetandthecommercialuseof4G，monitoringtheservicetrafficbecomesmoreandmoreimportanttooperators．Firstly，aschemeforsynthesizingxDRbasedOntransportstreamwasgiven，afterdecodingpreprocessingforthedataofmobilepacketnetwork．ThentheserviceidentificationandstatisticsofmobilepacketnetworkwereimplementedbyusingthecomplementaryadvantagesforDPI(deeppacketinspection)andDFI(deepflowinspection)technology．Accordingtothetestofcurrentnetworkdata，thisschemeworkswellforxDRsynthesizingandserviceidentification，withhi．ghefficiencyandaccuracy．Itisofgreatsignificancetooptimizationofmobilepacketnetworkin4Gera．Keywords：mobilepacketnetwork，DPI，servicesidentification，trafficanalyzing动通信网络中的管道优势已经不复存在。对于运营商来1引言说，其掌握的核心资源就是用户和用户注意力(即内容商2013年12月4日，工业和信息化部向三大运营商发提供的内容，运营商所谓的“流量”)的传输通道。为了避免放了LTE-TDD网络商用牌照，LTE正式在国内商用。由于被管道化和边缘化，获取与0Tr内容商谈判的筹码，运营LTE大带宽、高速率、低时延的特点，加之丰富的移动互联商必须发挥自己在资源上的优势，通过先进的网络技术和网内容，0I"1"势不可挡，运营商在传统的以语音为主的移网络设备充分掌握网络和用户状况．有效地管理和控制网}国家发展和改革委员会电子信息产业振兴项目(No．201219951)，国家火炬计划基金资助项目(No．2012GH011751)万方数据络，制定科学的网络发展计划，实现运营模式的转变【11。数据业务优化的信息来源，另一方面可以为DFI识别提供传统的流量分析都是基于传输层的端口号来区分不识别上下文。基于DPI技术的流量分析系统的整体框架如同业务的，通过识别这些端口号对业务流量进行分类和统图1所示，采用模块化的设计，将不同协议解码合成等封计。然而，随着人们对移动互联网内容需求的急速增长，基装成动态库／静态库，实现系统的低耦合性和高重用性，易于HTrP和P2P的小众业务占据了移动数据网络的绝大于管理维护。多数流量，基于端口号的业务识别技术无法识别这些小众DPI业务识别业务。深度分组检测(deeppacketinspection，DPI)技术是在业务传统的基于IP五元组(源IP地址、源端口号、目的地IP地鞣H黼惦DFI流量统计、分析务识址、目的地端13号和承载协议)的业务识别的基础上，对数据应用层进行进一步探测。采用DPI技术识别数据流业务，需建立流量特征库，通过采用模式匹配算法匹配特征图l基于DPI技术的流量分析系统框架库和待识别的数据流．匹配成功则将数据识别为对应的业2．1数据预处理模块设计方案，务。对于唧数据流。其业务特征可能存在于URL、host、在DPI业务识别和xDR合成之前，首先要将采集过来user．agent等信息中；对于基于P2P的应用，其业务特征一的原始数据进行预处理。将原始的...