[发明专利]基于RFC的报文分类方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种基于RFC的报文分类方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取待分类的报文序列；通过RFC处理报文序列，得到报文序列中每个报文的位图格式的中间输出结果；将中间输出结果输入流信息库，根据中间输出结果命中流信息库中流的数量，得到报文序列的报文命中结果；通过缓冲区对报文命中结果中所对应的报文进行二次分类，得到分类成功结果集合和分类失败结果集合；根据分类成功结果集合更新流信息库，通过报文生成器处理分类失败结果集合，得到重传报文；重传报文的优先级大于报文序列中未分类的报文。采用本方法能够接收包含任何可能已知字段组合的报文，并尝试在有效时间内，输出一个最佳的匹配结果。

技术领域

本申请涉及网络数据传输技术领域，特别是涉及一种基于RFC的报文分类方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着网络的不断发展，网络数据的传输量和传输速度在不断提升。人们对网络数据传输的需求变得越来越高，使得更加复杂的协议、更加高效的算法不断被提出。包分类是高速网络环境中的一种重要技术，它存在于路由器、防火墙、交换机等多种网络设备中，实现对经过这些设备的数据包进行分类处理的功能。

传统方法以可以获得所有字段为前提，即使是精度有损失的近似方案，也会主动放弃某些字段而追求更高的效率，然而，字段的获取在某些场景中无法保证，在一些自主网络中，一些字段的值可能来自于某些外部设备(比如传感器、探测器)，这些外部设备从外界环境、受到干扰的无线信号等不稳定的信息来源获取信息，因此它们有时无法获得有效的信息，导致某些字段值是非法的(如“undefined”或“？”)。面临只有部分字段已知的包分类问题，决策树和元组空间无法解决，因为决策树和元组空间都需要对缺失的字段进行分类讨论，并对每一种情况进行一次分类，效率将非常低下。而近年来的近似方案则是评估计算成本并通过主动放弃字段降低资源消耗，并不适用于被动的字段缺失场景。RFC(RecursiveFlow Classification，递归流)算法首先进行各个字段的单约束匹配，RFC只需要忽略缺失的字段，其工作仍然可以正常进行，直到由于字段缺失而无法继续综合结果时，RFC会停止工作。也就是说，RFC算法的工作效率不会受到字段缺失影响，它可以很快地给出一个中间输出结果。V.Demianiuk等人也发现了这一问题，并于2021年发表了“PCL:packetclassification with limited knowledge(基于有限知识的包分类技术)”一文。在文章中，提到字段缺失的处理方案，使用一个类似于RFC的方法来处理缺失的字段，提出通过流(flow)来猜测中间输出结果的方法。通过记录最近通过的流，来猜测一个报文可能属于哪一个流，以此利用流中其他报文的内容来恢复该报文缺失的部分。然而，PCL模型并没有给出在流的数量非常大的情况下如何进行高效的存储和查找，且他们的源码实现是实验性的，无法运用于真实的在线网络。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于RFC的报文分类方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于RFC的报文分类方法，所述方法包括：

获取待分类的报文序列；

通过RFC处理所述报文序列，得到报文序列中每个报文的位图格式的中间输出结果；

将所述中间输出结果输入流信息库，根据中间输出结果命中所述流信息库中流的数量，得到所述报文序列的报文命中结果；

通过缓冲区对所述报文命中结果中所对应的报文进行二次分类，得到分类成功结果集合和分类失败结果集合；

根据所述分类成功结果集合更新所述流信息库，通过报文生成器处理所述分类失败结果集合，得到重传报文；所述重传报文的优先级大于所述报文序列中未分类的报文。