公开(公告)号：CN105847078A

公开(公告)日：2016-08-10

申请号：CN201610152742.5

申请日：2016-03-17

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王巍 ,  杨武 ,  苘大鹏 ,  玄世昌 ,  刘坚

IPC: H04L12/26

CPC classification number: H04L43/028

Abstract: 本发明属于网络信息处理领域，尤其涉及一种基于DPI自学习机制的HTTP流量精细化识别方法。本发明包括如下步骤：流管理：IP+包长预识别；负载精确识别。为了更好地满足高速骨干网络的在线流量快速识别，本发明方法提出了{IP+包长}预识别机制，还采用了DPI技术对请求数据报文中的Host和URI域进行多模式串精确匹配，从而能够准确地对流量进行应用级分类。与已有的、基于单纯DPI的方法相比，本方法只需对数据流的前数个数据报文就能完成判断，具有更好的实时性和更好的流量识别准确性。

公开(公告)号：CN105847078B

公开(公告)日：2018-12-25

申请号：CN201610152742.5

申请日：2016-03-17

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王巍 ,  杨武 ,  苘大鹏 ,  玄世昌 ,  刘坚

IPC: H04L12/26

Abstract: 本发明属于网络信息处理领域，尤其涉及一种基于DPI自学习机制的HTTP流量精细化识别方法。本发明包括如下步骤：流管理：IP+包长预识别；负载精确识别。为了更好地满足高速骨干网络的在线流量快速识别，本发明方法提出了{IP+包长}预识别机制，还采用了DPI技术对请求数据报文中的Host和URI域进行多模式串精确匹配，从而能够准确地对流量进行应用级分类。与已有的、基于单纯DPI的方法相比，本方法只需对数据流的前数个数据报文就能完成判断，具有更好的实时性和更好的流量识别准确性。