[发明专利]特征匹配方法和装置

说明书

技术领域

本发明实施例涉及通信技术领域，特别涉及一种特征匹配方法和装置。

背景技术

随着互联网的飞速发展，网络的业务种类越来越多，新业务层出不穷且越来越复杂，新问题也越来越多。例如：在网络控制和带宽管理方面，P2P业务占据了70％的网络带宽资源，有的甚至是对网络带宽的恶意占用，严重影响了用户的体验；在网络安全方面，网络入侵和攻击越来越多的集中在应用层，普通的防火墙对于藏身于IP包净荷之中的病毒传播、攻击作用较弱；另外，运营商为了避免沦为“管道商”的尴尬，还有按内容计费的需求。

为了解决这些问题，需要对网络上的数据包应用层内容进行识别，从而产生了深度包检测(Deep Packet Inspection；简称：DPI)技术。DPI技术为：对不同业务的应用层内容进行分析，提取出能唯一区别某个业务的特征规则；将网络上的数据包与该特征规则进行匹配，如果匹配成功，则可以识别出该业务，进而执行与该业务对应的操作。现有的DPI技术中，当匹配引擎接收到网络数据包时，将网络数据包的一部分(或全部)数据与特征库中的数据结构进行匹配。特征库的数据量大，一般存储在片外。

发明人在实现本发明的过程中发现现有技术至少存在如下问题：

匹配引擎接收到重复的网络数据包时，匹配操作重复，访问特征库的动作频繁，造成匹配速度慢、效率低。

发明内容

本发明实施例提供一种特征匹配方法和装置，用以解决现有特征匹配速度慢、效率低的问题，提高匹配速度和效率。

本发明实施例提供一种特征匹配方法，包括：

根据已学习的历史特征数据集合，对接收到的输入数据进行特征匹配；

若所述历史特征数据集合中存在与所述输入数据全部匹配的历史特征数据，则根据与所述输入数据匹配的历史特征数据获取匹配结果；

若所述历史特征数据集合中不存在与所述输入数据全部匹配的历史特征数据，则将所述输入数据的全部或部分发送至匹配引擎进行特征匹配。

本发明实施例又提供一种特征匹配装置，包括：记忆分拣单元和匹配引擎；所述记忆分拣单元包括：数据集匹配模块和判决模块；

所述数据集匹配模块，用于根据已学习的历史特征数据集合，对接收到的输入数据进行特征匹配；

所述判决模块，用于若所述历史特征数据集合中存在与所述输入数据全部匹配的历史特征数据，则根据与所述输入数据匹配的历史特征数据获取匹配结果；若所述历史特征数据集合中不存在与所述输入数据全部匹配的历史特征数据，则将所述输入数据的全部或部分发送至所述匹配引擎进行特征匹配；

所述匹配引擎，用于根据特征库中对接收到的输入数据进行特征匹配。

本发明实施例提供的特征匹配方法和装置，将输入数据与已学习的历史特征数据集合进行比较，如果历史特征数据集合中存在全部匹配的历史特征数据，可以直接得到匹配结果，降低了访问特征库的频率，提高了匹配速度和效率。

附图说明

图1为本发明特征匹配方法第一实施例的流程示意图；

图2a为本发明特征匹配方法第二实施例的流程示意图；

图2b为本发明特征匹配方法第二实施例的应用场景的示意图；

图3a为本发明特征匹配方法第三实施例的流程示意图；

图3b为本发明特征匹配方法第三实施例的应用场景的示意图；

图4为本发明特征匹配装置第一实施例的结构示意图；

图5为本发明特征匹配装置第一实施例的示意图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

图1为本发明特征匹配方法第一实施例的流程示意图，如图1所示，该特征匹配方法包括：

步骤101、根据已学习的历史特征数据集合，对接收到的输入数据进行特征匹配；