[发明专利]一种多域网包分类方法

说明书

技术领域

本发明涉及网络监控技术领域，特别涉及一种多域网包分类方法。

背景技术

多域网包分类是网络设备中的基本功能。其应用方式是用户根据具体分类需求，选择网包包头中的相关域(或维度)建立分类规则的集合；网络设备通过检查流经自身网包中分类规则定义的相关域，判定网包匹配分类规则集合中的哪条规则，完成分类过程。多域网包分类问题本质上是多维空间中的点定位问题：分类规则中的每个域的取值范围张成了整个多维空间，每条分类规则对应到整个多维空间中的一个子空间，每个待分类的网包包头中的相关域的取值相当于一个待定位的点，分类的过程等价于判定上述待定位的点属于哪个子空间。

多域网包分类的实现方法直接影响了网络设备的性能，因此，该问题在学术界和工业界一直备受关注。目前，高端策略路由器及防火墙等安全设备大多采用专用硬件方案来实现。基于硬件的实现方式能够达到高分类速率，但是开发周期长、更新难度高。基于软件的实现方式具有高灵活性，但是很难达到较高的处理性能。这些软件的实现方式一般通过对算法的处理复杂度和占用空间进行折中，来平衡算法的处理性能和灵活性。因此，很难保证算法具有确定性的分类速率和较小的空间占用。同时，大部分基于软件的多域网包分类的实现方式，由于其数据结构和处理过程的复杂性和不一致性，很难移植到硬件上进行实现。

现有多域网包分类方法的软件实现方式大多如下：根据分类规则的集合，预先建立决策树类型的查找数据结构；对网包的分类过程通过在决策树中进行查找来完成。决策树中的根节点相当于整个多维空间，决策树中的每一级相当于对多维空间在某一维度上进行了一次切分，决策树中的每一级上的多个节点相当于对多维空间在某一维度上进行了一次切分后产生的多个子空间。通过对多维空间进行不断地切分，每个子空间不断缩小，直到决策树上的所有叶子节点都只涵盖分类规则中某一条特定规则时，决策树构建完成。网络设备对网包进行分类时，根据网包中分类规则定义的相关域上的取值，在决策树中逐级进行查找，直到叶子节点为止。

下表1描述了一个用户定义的分类规则集合，该集合中的所有规则都基于两个域(X和Y)进行描述。图1是对应表1所述分类规则集合的几何图形表示。

表1分类规则集合表

图2是对应表1所述分类规则集合的决策树类型的数据结构表示。最下一行的节点为叶子节点；除叶子节点以外的节点为内部节点(包括根节点和中间一行节点)。每个节点内部存储如下信息：(1)该节点所代表的空间需要在哪一维度上进行进一步的切分；该切分把当前空间分成多少个子空间(例如，node-0节点代表整个二维空间，cuts：Y-4表示对整个二维空间在Y维度上进行进一步切分，分成4份)。(2)切分后所产生的子空间所对应节点的索引信息(例如，node-0节点中以数组的形式存储其子节点的索引信息，数组中的每个元素是子节点的指针/地址)。从该数据结构中我们可以看出两个问题：(1)每个节点存储的信息不具有统一的格式，这样会导致在后续的查找过程中需要针对每个节点进行特殊的处理(例如，node-2和node-3，它们进行进一步切分的份数不相同，所需要存储的子节点的索引信息也不相同：node-2需要存储4个子节点的索引信息，node-3需要存储2个子节点的索引信息)。(2)每个节点存储的信息量太大，具有较多的冗余，这样会导致查找数据结构占用的空间较大，很难适应分类规则集合中规则的数量过多的情况(例如，每个节点中为了存储子节点的索引信息，使用了指针数组；每个指针在32位系统下占用4个字节，整个决策树中所有节点占用的空间加起来相当可观)。