基于DPIDFI的流量識別與控制系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)中期報告

基于DPIDFI的流量識別與控制系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)中期報告一、研究背景和意義隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和普及，網(wǎng)絡(luò)流量的增長速度不斷加快，網(wǎng)絡(luò)帶寬容量也隨之不斷提升。但是，網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)管理等一系列問題也隨之出現(xiàn)，流量管理和控制成為網(wǎng)絡(luò)運行中至關(guān)重要的一部分。然而，傳統(tǒng)的流量控制方式只是簡單的基于端口號、IP地址、MAC地址等靜態(tài)信息進行規(guī)則匹配，難以滿足復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的流量管控需求。因此，如何對網(wǎng)絡(luò)流量信息進行精細化識別、動態(tài)管理和智能控制，成為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與安全的關(guān)鍵問題。針對以上問題，本課題基于DPIDFI(DataPlaneInterfaceforFlowInformation)技術(shù)，提出了一種基于機器學(xué)習(xí)的流量識別與控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過借助SDN(SoftwareDefinedNetworking)技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法對網(wǎng)絡(luò)流量進行深度挖掘和分析，實現(xiàn)了對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的流量進行智能識別、分類、控制以及優(yōu)化的目的。二、研究內(nèi)容和思路基于DPIDFI技術(shù)的流量識別與控制系統(tǒng)主要包括兩個子系統(tǒng)：流量識別和流量控制。1.流量識別子系統(tǒng)流量識別主要是針對網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)包進行分析和處理，對數(shù)據(jù)包進行深度挖掘和分析，提取數(shù)據(jù)包的關(guān)鍵特征信息，然后將其傳送給機器學(xué)習(xí)算法進行分類和預(yù)測。具體來說，流量識別包括以下幾個方面：（1）數(shù)據(jù)包和流的劃分。首先根據(jù)DPIDFI協(xié)議規(guī)定，從數(shù)據(jù)平面抓取數(shù)據(jù)包并對其進行解析和處理，以便進一步處理數(shù)據(jù)包基本信息，并將同樣流的數(shù)據(jù)包標(biāo)記到相同的流中。（2）特征提取與選擇。針對數(shù)據(jù)包和流中的各種信息進行定向和無向的特征提取，包括基本的5元組信息（源IP地址，源端口號，目的IP地址，目的端口號以及協(xié)議類型）和其他可預(yù)測的特征（如數(shù)據(jù)包大小，流量分布、峰值等），最后根據(jù)模型選擇有區(qū)分性、多樣性的特征集合。（3）模型選擇和訓(xùn)練。本研究基于兩類流量識別模型，一類是有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等，另一類是無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型如自編碼器、主成分分析等非深度學(xué)習(xí)模型。我們將選取一些經(jīng)典的主流模型進行對比和評估，并針對不同的應(yīng)用場景來選擇最優(yōu)模型并進行訓(xùn)練。2.流量控制子系統(tǒng)流量控制主要是基于SDN架構(gòu)實現(xiàn)，通過對信號處理與轉(zhuǎn)發(fā)平面之間的數(shù)據(jù)傳送通道控制，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量分配和管理。具體來講流量控制包括以下幾個步驟：（1）網(wǎng)絡(luò)拓撲獲取。獲取SDN網(wǎng)絡(luò)上各交換機的拓撲結(jié)構(gòu)，形成網(wǎng)絡(luò)的基本拓撲結(jié)構(gòu)圖。（2）流規(guī)則的安裝。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓撲與規(guī)劃，為網(wǎng)絡(luò)中的每個流路徑安裝相應(yīng)的流規(guī)則。（3）流量分類和控制。通過機器學(xué)習(xí)算法分析流量類型并應(yīng)用最優(yōu)的流管理策略和能力，實現(xiàn)對流的動態(tài)控制和優(yōu)化。三、預(yù)期研究成果本研究預(yù)期可以從兩個方面取得一些期望的成果：1.論文成果：在開發(fā)了基于DPIDFI的流量識別和控制系統(tǒng)之后，我們將在該系統(tǒng)上進行實驗和評測，并編寫論文對其進行詳細闡述，全面評估該系統(tǒng)的效能和性能表現(xiàn)。預(yù)期的研究成果包括一篇研究報告和相應(yīng)的優(yōu)秀論文。2.實驗成果：在研究階段，我們計劃使用SDN網(wǎng)絡(luò)平臺進行大規(guī)模的流量實驗，進行模型對比和評估，對識別和控制模型的性能進行細致的評估和比較。預(yù)期的研究成果包括流量識別和控制可視化工具，以及對應(yīng)的算法庫和技術(shù)手冊等。四、研究進展和計劃1.已完成方面-對SDN架構(gòu)及其相關(guān)技術(shù)進行了深入研究-確定了DPIDFI技術(shù)作為流量管理方案，并實現(xiàn)了相關(guān)的數(shù)據(jù)包捕獲、流的識別和監(jiān)控-根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的特征，提取了包含基本5元組信息和額外有預(yù)測能力的參數(shù)，構(gòu)建監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，在樣本數(shù)據(jù)集上進行了比較和評估。-建立了機器學(xué)習(xí)算法與流量控制策略的交互模型2.下一步計劃-對模型的訓(xùn)練和評估進行優(yōu)化，提高分類和控制效果。-在