公开(公告)号：CN101741744B

公开(公告)日：2011-12-14

申请号：CN200910263262.6

申请日：2009-12-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 裴文江 ,  王梁 ,  王开 ,  孙庆庆 ,  张春 ,  朱一星 ,  张弘 ,  许浩伟 ,  权新 ,  侯旭勃 ,  张金玺

IPC: H04L12/56 ,  H04L29/08

Abstract: 本发明提供一种网络流量识别方法，包括有DPI(Deep Packet Inspection)深度包检测和DFI(Deep Flow Inspection)深度流检测两个大的模块，其中DPI模块又包括流表检测模块和流识别模块。流识别模块根据数据流特征库中的特征识别网络协议。DFI模块包括样本获取模块，分类器训练模块和分类器分类预测模块。样本获取模块将DPI中的流识别模块能够准确识别的数据流划分成几个大类，并且将其作为样本对分类器训练模块经行训练，获得能对网络流量进行大类区分的分类模型。这样让网络流量先经过DFI系统进行大类的区分，再流经DPI的流识别模块进行细分，达到提高网络流量分类精度的目的。

公开(公告)号：CN101741744A

公开(公告)日：2010-06-16

申请号：CN200910263262.6

申请日：2009-12-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 裴文江 ,  王梁 ,  王开 ,  孙庆庆 ,  张春 ,  朱一星 ,  张弘 ,  许浩伟 ,  权新 ,  侯旭勃 ,  张金玺

IPC: H04L12/56 ,  H04L29/08

Abstract: 本发明提供一种网络流量识别方法，包括有DPI(Deep Packet Inspection)深度包检测和DFI(Deep Flow Inspection)深度流检测两个大的模块，其中DPI模块又包括流表检测模块和流识别模块。流识别模块根据数据流特征库中的特征识别网络协议。DFI模块包括样本获取模块，分类器训练模块和分类器分类预测模块。样本获取模块将DPI中的流识别模块能够准确识别的数据流划分成几个大类，并且将其作为样本对分类器训练模块经行训练，获得能对网络流量进行大类区分的分类模型。这样让网络流量先经过DFI系统进行大类的区分，再流经DPI的流识别模块进行细分，达到提高网络流量分类精度的目的。