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基于自动机的TCP流识别算法

更新时间：2019-12-24 12:02:20 大小：1M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：TCP流识别算法 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

为提升网络流识别性能,本文提出了一种TCP流识别算法.该算法基于传输控制协议(Transmission Control Protocol,TCP)下网络通信双方的交互过程构建双向流自动机,由该自动机根据TCP协议规则和网络流当前状态判断TCP流终止,同时以基于规则的过滤机制和超时策略为辅助措施,快速识别单包流和异常中断流.该算法内存开销、计算和内存总开销均低于经典算法固定超时策略(Fixed Timeout strategy,FT)和同类代表性算法两层自适应超时策略(Two-level Self-Adaptive Timeout,TSAT),同时该算法精度高于TSAT,且仅比默认精度标准略有下降.该算法基于协议规则识别TCP流,既保证了流的准确性,又节省了流的超时等待时间,而且算法尤其适合中流、小流和不规则TCP流比重较大的情况,使得识别系统在面临DDo S攻击、蠕虫爆发等网络异常时仍能正常运行.


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6
Vol． 45 No． 6  
Jun． 2017  
第
期
电
子
学
报
2017  
6
ACTA ELECTRONICA SINICA  
年
月
TCP  
基于自动机的  
流识别算法  
1，2  
1
，
张孝国 丁 伟  
( 1．  
，
东南大学计算机科学与工程学院 江苏南京  
211189; 2．  
，
河南科技大学信息工程学院 河南洛阳  
471023)  
:
，
为提升网络流识别性能 本文提出了一种  
TCP  
．
流识别算法 该算法基于传输控制协议  
( Transmission  
摘
要
Control Protocol，TCP)  
，
下网络通信双方的交互过程构建双向流自动机 由该自动机根据  
TCP  
协议规则和网络流当前状  
TCP  
， ， ．  
流终止 同时以基于规则的过滤机制和超时策略为辅助措施 快速识别单包流和异常中断流 该算法内存  
态判断  
、
开销 计算和内存总开销均低于经典算法固定超时策略  
( Fixed Timeout strategy，FT)  
和同类代表性算法两层自适应超  
( Two-level Self-Adaptive Timeout，TSAT) ，  
同时该算法精度高于  
TSAT， ．  
且仅比默认精度标准略有下降 该算法基  
时策略  
TCP  
， ， ， 、  
流 既保证了流的准确性 又节省了流的超时等待时间 而且算法尤其适合中流 小流和不规则  
于协议规则识别  
TCP  
，
DDoS  
、 ．  
攻击 蠕虫爆发等网络异常时仍能正常运行  
流比重较大的情况 使得识别系统在面临  
; TCP; ; ;  
自动机 属性识别度 流超时  
:
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn  
流识别  
:
TP393  
:
A
:
文章编号  
0372-2112 ( 2017) 06-1396-07  
文献标识码  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2017． 06． 017  
电子学报  
TCP Flow Identifying Algorithm Based on Finite State Automaton  
1，2  
1
ZHANG Xiao-guo ，DING Wei  
( 1． School of Computer Science and Engineering，Southeast University，Nanjing，Jiangsu 211189，China;  
2． Information Engineering School，Henan University of Science and Technology，Luoyang，Henan 471023，China)  
Abstract: In order to improve flow-identifying performance，a flow-identifying algorithm for TCP ( Transmission  
Control Protocol) traffic was proposed． This algorithm constructs bidirectional-flow finite state automaton based on TCP  
communication process and judges flow-termination according to TCP protocol rules and flow states by this automaton．  
Meanwhile，the algorithm adds filtering mechanism and timeout strategy to identify single-packet flows and abnormal inter-  
rupt flows． This algorithm is lower in memory overhead，the total overhead of memory and computing resources than the  
classic algorithm FT ( Fixed Timeout strategy) and the similar representative algorithm TSAT ( Two-level Self-Adaptive  
Timeout) ． Furthermore，this algorithm is higher than TSAT in accuracy and only loses little accuracy compared to the default  
accuracy standard． Our algorithm identifies TCP flows based on protocol rules，so it can obtain high identifying accuracy and  
can save extra flow keeping-time． And our algorithm is especially suitable for situations when the proportion of small flows，  
medium flows or irregular flows is larger，so it can ensure flow-identifying system to work normally when network anomalies  
occur，such as worm infection，DDoS attack，and so on．  
Key words: flow identifying; TCP; finite state automaton; attribute recognition degree; flow timeout  
， :  
止策略 流终止策略按适用范围可分为两类 一类是通  
1
引言  
，
用型的网络流终止策略 即对所有的网络流量都适用  
、 、  
随着网络流技术在网络安全管理 性能管理 计费  
; ，  
的流终止策略 另一类是专用型的网络流终止策略 即  
、 、  
管理 流量分类 拓扑结构分析等众多领域的广泛应用  
，
．
策略仅适用于某种类型的网络流量  
通用型流终止策略主要有超时策略和强制终止策  
，
准确而高效的网络流识别算法显得尤为重要 在保证  
，
高精度的前提下 提高网络流识别效率一直是网络流  
， ，  
略 超时策略是目前研究最多的流终止策略 其基本思  
．
技术研究的重要问题之一 流识别算法的核心是流终  
，
想是当流的不活跃时间超过一定阈值时认为流终止  
: 2015-10-12;  
: 2016-04-07;  
:
责任编辑 覃怀银  
收稿日期  
修回日期  
:
基金项目 国家重点基础研究发展规划  
( 973  
)
计划 项目  
( No． 2009CB320505) ;  
( No． 2008BAH37B04)  
国家科技攻关计划基金资助项目  
1397  
6
: TCP  
张孝国 基于自动机的 流识别算法  
第
期
、 、  
其代表性算法有固定超时 自适应超时 概率保证的自  
、
、
)
口 目的端口 协议 且满足一定终止约束条件的一系  
TCP ，  
时
［1 ～ 5］  
、
适应超时 两层自适应超时以及动态超时策略等  
，
，
，
列数据包 称为一个流 当五元组中的协议为  
，
强制终止策略是一种辅助性策略 其通常基于时间或  
TCP  
．
流
该流为  
2． 1  
［6］  
，
空间强制终止流  
这些策略在识别精度和效率上各  
属性识别度  
，
有千秋 但至今仍未有达到两者之间理想平衡的公认  
X
Y， H( X)  
信息熵 表示获得  
对于任意随机变量  
和
［1 ～ 7］  
， ，  
这些策略过分依赖于流速特性 忽略了流的  
算法  
Y
X ，  
取值之前 的不确定性 条件熵  
H( X | Y)  
Y
表示已知  
，
其他特征 而相关研究表明不同的协议和应用类型对  
X ，  
取值之后 的不确定性 则  
H( X) － H( X | Y)  
必然表示  
［4，5，7］  
，
，
流超时阈值具有较大影响  
止策略应具有协议或应用类型方面的针对性 目前 只  
UDP ( User Datagram Protocol)  
因此 合理的网络流终  
Y X ，  
由随机变量 所提供的关于 的信息量 即  
X
Y
和 之  
．
，
I( X; Y) :  
间的互信息  
n
m
P( x y )  
j
有一些针对  
流量的专用  
i
I( X; Y) =  
P( x y ) log  
j
= H( X) － H( X Y)  
［8］  
∑∑  
i
P( x )  
i
，
、
型终止策略 如多分类支持向量机策略  
区分更新超  
流而言 目前仅有基于特  
FIN RST  
i =1 j =1  
［9］  
． ，  
时策略 等 然而 对于  
TCP  
，
( 1)  
TCP  
，
殊
标志的流终止辅助策略 即当遇到  
或
I( X; Y)  
X
Y
与 之间的统计约束程  
表示了随机变量  
［1 ～ 7］  
，
标识的数据包时立即终止流  
该辅助策略提高了  
，
度 若变量  
X
Y
与
， I( X; Y) = 0， I( X; Y)  
不相关 则 否则  
TCP  
，
流识别效率 但存在以下问题  
: ( 1) TCP  
流量中存  
，
该策略通常无  
＞ 0， I( X; Y)  
，
X
Y ．  
的相关性越强 由于  
且
值越大 表明  
互信息只能反映不确定性的减少量 其大小受变量熵  
( Symmetrical Un-  
与
［1，2，4，11］  
20%  
在
甚至更高比例的单包流  
． ( 2) FIN TCP ，  
流的最后一个数据包  
，
法识别  
该策略会造成流截断  
98%  
包并不是  
，
值影响 因此通常采用对称不确定性  
．
certainty，SU)  
:
进行归一化  
TCP UDP  
和
在传输层  
左右的网络流量使用  
流量在字节数和数据包数上均处于主  
，TCP  
2I( X; Y)  
H( X) + H( Y)  
SU ( X; Y) = SU ( Y; X) =  
( 2)  
，
协议 其中  
TCP  
［10，11］  
SU  
0 ～ 1  
， 1  
之间 值为 时表示根  
将互信息标准化到  
，
同时  
，
导地位  
必须严格遵守这些规范才能进行有效交互 对于  
，TCP TCP  
通信具有严格的规范 通信双方  
，
据一个变量的值完全可以预言另外一个变量的值 即  
，
TCP  
， 0， ，  
完全相关 取值为 表示两个变量完全独立 归一化互  
，
流而言  
连接释放时刻正是 流终止时刻 因此  
TCP TCP  
流终止不仅能够节省  
， ， ，  
信息的值越大 变量相关度越大 反之越小 当归一化互  
TCP  
基于  
流的额外保持时间 而且能够获得高的识别精度 目前  
TCP TCP  
标志的  
协议规范判断  
0． 1  
，
时 通常认为两个变量没有必然联系  
．
信息小于  
，
．
，
3
定义  
一个流属性所能提供的关于网络流终止  
对于  
流终止辅助策略之外 尚未出现新的专用型终止策略  
TCP  
流而言除了最初提出的基于特殊  
，
状态的归一化互信息 称为该属性的识别度  
．
，
，
X ，  
如果随机变量 表示某个流属性 如数据包的  
TCP  
，
流量的流识别策略 进一步提  
因此探索新的针对  
、
状态 到达间隔等流属性  
，X { x ，x ，…，x } ，  
的取值为  
n
TCP  
，
流识别效率和精度 对网络流技术及其应用具  
1
2
升
{ P( x ) ，P( x ) ，…，P( x ) } ，Y  
n
对应概率为  
表示流终止  
，0  
，
有重要意义 本文在深入分析  
TCP  
1
2
流特性和现有流终  
TCP  
( Y ，  
状态 有两个取值 分别为  
1
0，1  
和 表示流终止  
表
，
止策略的基础上 提出了一种基于自动机的  
流识  
) ，Y  
{ y = 1，y = 0} ，  
的取值为 对应概率为  
2
示流未终止  
( TCP Flow Identifying Algorithm based on finite  
1
别算法  
{ P( y = 1) ，P( y = 0) } ，  
2
I( Y; X)  
那么  
归一化之后的值  
state automaton，TFIA) ，  
旨在保证高识别精度的前提下  
1
SU( Y; X)  
X
即为属性 的识别度  
．
TCP  
．
流识别效率  
提升  
2． 2  
属性选择  
2
TCP  
流识别属性选择  
64s  
，
Trace  
数
本小节采用  
、
据分别选择数据包的源端口 宿端口 大小 生存时间  
固定超时策略 基于实测  
、
、
、
现有流识别策略大都基于数据包到达间隔识别  
，
流 然而这些策略并没有对该属性的识别能力进行分  
、
TCP  
X， 2． 1  
根据 小  
服务类型 到达间隔和  
节中的方法计算其识别度  
Trace  
状态为属性  
， ( 、 、  
析 更未对其他流属性 如数据包的状态 大小 生存时  
．
) ，  
间等 的识别能力进行分析比较 而流属性的识别能力  
1
，
Trace  
本文使用的  
数据如表 所示 其中所有  
， 1 /4 CERNET  
皆为以  
［12］  
，
对流识别算法的设计具有重要参考价值 因此本节将  
IPTAS  
均来源于  
流抽样采集于  
IP Trace  
，
基于信息论的相关原理量化流属性的识别能力并寻找  
江苏省边界主干信道的实测  
数据 该信道带宽  
个以上高等院校为主体的接  
IP Trace  
TCP  
．
10Gbps， 100  
覆盖范围超过  
更加有效的  
流识别属性  
1
TCP  
flag  
，
字段值 称  
．
5
8
定义  
连接中一个数据包的  
TCP ．  
状态  
入单位 本文选择最近 年来的 条  
分别计算  
的属性识别度测  
，TCP  
状
， 2 Trace 1 ～ 8  
各属性识别度 表 为基于  
为该数据包的  
2
( 、 、  
拥有相同五元组 源地址 目的地址 源端  
，
定义  
量统计值 可见数据包到达间隔的识别度最高  

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