[发明专利]一种精细化分流系统及分流方法有效
申请号: | 201811453830.4 | 申请日: | 2018-11-30 |
公开(公告)号: | CN109768936B | 公开(公告)日: | 2022-11-08 |
发明(设计)人: | 孙传明;韩志前;周青;于贵智;沈彬;王延海;孙涛 | 申请(专利权)人: | 南京中新赛克科技有限责任公司 |
主分类号: | H04L47/10 | 分类号: | H04L47/10;H04L69/22 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 柏尚春 |
地址: | 210012 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 精细 化分 系统 分流 方法 | ||
本发明公开一种精细化分流系统,该系统包括:数据采集模块、深度报文解析模块和报文分流模块,所述数据采集模块采集互联网报文;所述深度报文解析模块对采集的互联网报文进行深度解析,识别出该互联网报文的分析信息;所述报文分流模块根据应用规则对互联网报文进行精细化分流,并输出给业务系统分析服务器。本发明将互联网报文中的应用层信息能够在分流系统中被识别出来,并作为规则进行筛选。由于系统的识别筛选能力的增强,业务细分得以实现,从而实现了后台系统的开放建设。同时,低价值数据能够在前端被有效终结,有效降低了流量增长对后端业务系统的扩容压力。
技术领域
本发明属于通信网络技术领域,尤其涉及一种支持深度报文解析的精细化分流系统及方法。
背景技术
分流系统是一种在通信网络中进行数据分光采集和分流的系统。随着互联网技术的高速发展,网络应用不断增加,现有的分流系统只能够对数据流量进行基于五元组ACL(源地址、目的地址、源端口、目的端口以及协议类型)和特定位置关键字的识别与筛选,并负责按照同源同宿的方式对命中规则的数据进行分发,无法精确识别出数据流量所承载的应用类型,并按照应用类型对数据进行分类。
因此,现有分流系统的识别筛选能力弱、分流粒度不精,将使得大量低价值流量流向后端业务系统,从而导致系统建设扩容成本大幅增加。同时,现有分流系统的获取数据不精细,将导致系统建设封闭,无法建设开放平台,无法为第三方后台系统分流,造成成本、空间和功耗等资源的浪费。
发明内容
发明目的:为解决现有技术方案中存在的技术问题,本发明提供了一种精细化分流系统及分流方法。
技术方案:一种精细化分流系统,该系统包括:数据采集模块、深度报文解析模块和报文分流模块,所述数据采集模块采集互联网报文;所述深度报文解析模块对采集的互联网报文进行深度解析,识别出该互联网报文的分析信息;所述报文分流模块根据应用规则对互联网报文进行精细化分流,并输出给业务系统分析服务器。
进一步,所述深度报文解析模块包含初始化单元、控制单元、深度报文识别引擎和报文信息提取单元;所述初始化单元和控制单元对深度报文识别引擎和报文信息提取单元进行加载和控制;所述深度报文识别引擎将所述的互联网报文进行DPI解析,并识别出该互联网报文的应用层信息;所述报文信息提取单元将深度报文识别引擎的识别信息进行提取。
进一步,所述深度报文识别引擎识别出的信息为应用名称、应用类别和提取的元数据信息。
进一步,所述报文分流模块包括五元组过滤单元、特征码过滤单元和报文信息匹配过滤单元;所述五元组是指源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议号,将五元组作为key值建立哈希表,五元组过滤单元将互联网报文的五元组信息与系统配置的五元组规则进行比对,规则匹配后,根据规则动作进行分发处理;所述特征码是指用于描述互联网报文特征的一段字符串,特征码过滤单元将互联网报文的固定位置特征码信息与系统配置的特征码规则进行比对,规则匹配后,根据规则动作进行互联网报文处理;所述报文信息匹配过滤单元,将互联网报文使用匹配算法与系统配置的深度报文特征信息列表进行比对,实现报文信息过滤。
进一步,所述的匹配算法为数字范围比较、关键字匹配、正则表达式,将匹配结果再进行与或非逻辑运算。
进一步,所述的应用规则根据深度报文解析模块输出的应用信息设定。
本发明还给出一种精细化分流系统的分流方法,包括如下步骤:
(1)数据采集模块接收互联网报文,将接收的互联网报文发送给五元组过滤单元,并将该互联网报文复制给深度报文识别引擎;
(2)五元组过滤单元对互联网报文进行五元组匹配过滤,与系统上配置的五元组列表进行比对,若匹配成功,则按照匹配规则进行处理;若匹配失败,则将未被匹配的互联网报文发送给特征码过滤单元;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京中新赛克科技有限责任公司,未经南京中新赛克科技有限责任公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811453830.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。