基于DPI技术的WLAN网络业务深度分析设计与实现

摘要

随着中国移动网络规模不断发展，已经形成完备的基础无线城市网络结构，伴随WLAN用户数量不断扩大，智能手机的普及，运营商大数据流量时代已经来临。在此过程中，网络技术也在不断更新发展，出现了P2P、VolP等业务，这些应用给客户带来丰富的互联网体验的同时，也给网络运营者、管理者带来了困扰。目前的WLAN网管系统只能够实现故障排查，无法对应用层面进行分析，制约了WLAN的发展，无法实现精准营销。
　　 DPI技术的出现，为移动互联网运营商带来了曙光。本文通过研究DPI在WLAN网络中的应用，分析应用特征的分析和获取，对DPI的应用特征库进行详细的研究，对RADIUS和业务报文进行详尽的特征分析，特别是移动数据业务的特征分析，建立了应用特征库。基本采取抓包分析的方式，使用关键字、HTTP特征序列和字段值比对，对目前移动的各项数据业务和互联网的应用特征进行识别和归类，并加载到程序中进行验证和使用
　　 本文实现了深度分析系统的设计，主要是对于移动关心的网络可视化、应用层识别、用户流量和用户行为控制等主要模块根据移动的要求进行定制。对系统模型进行设计，利于扩展，分层管理分层处理数据。数据库设计，使其基于移动需求建立数据库，并具有扩展性。通过部署WLAN网络业务深度分析系统，得到了一系列的基于流量的数据分析结果，这些数据分析可以从终端、用户、网络、应用等层面解析目前的现状，用以指导流量分析、用户体验、市场营销、网络优化等。

目录

声明

摘要

第1章 引言

1．1 社会背景

1．2 技术背景

1．3 论文主要工作

1．3．1 需求分析

1．3．2 研究工作介绍

1．4 论文的组织结构

第2章 DPI相关技术分析

2．1 DPI分析技术研究

2．1．1 传统业务识别方法

2．1．2 深度包检测—DPI

2．1．3 传统业务识别与DPI的对比

2．1．4 DPI技术的难点

2．2 WLAN业务深度分析系统的其他技术

2．2．1 快速流量数据处理技术

2．2．2 智能的处理机制和跟踪分析技术

第3章 WLAN网络业务深度分析系统设计

3．1 系统设计概述

3．1．1 主动式DPI专家智能分析处理引擎设计

3．1．2 网络性能管理可视化设计

3．1．3 基于智能建模技术的应用层业务识别设计

3．1．4 实时的全方位的用户行为控制和安全审计设计

3．1．5 用户流量分析和告警设计

3．2 系统模型设计

3．2．1 数据采集层

3．2．2 业务处理层

3．2．3 应用系统层

3．3 引擎技术设计

3．3．1 深度分析引擎介绍

3．3．2 引擎全业务分析模块架构设计

3．3．3 引擎监测机架构设计

3．4 DPI系统数据库设计

3．4．1 实时分析表

3．4．2 历史分析表

3．4．3 系统用户表

第4章 系统关键功能实现

4．1 应用特征库的重要性和识别方法

4．2 系统应用识别

4．3 应用特征码获取研究

4．3．1 环境配置和软件安装

4．3．2 Tcp和udp协议获取

4．3．3 特征码分析方法

4．3．4 行为分析识别

4．4 WLAN终端型号识别实现

4．5 校园网并机接入检测实现

4．6 WLAN网络RADIUS识别

4．6．1 标准Radius用户拨号上网过程

4．6．2 portal协议认证流程

4．6．3 RADIUS报文DPI分析过程

4．7 DPI分析引擎和代码实现

4．7．1 以PPlive为例的结构说明

4．7．2 核心函数及其作用

第5章 系统部署与运行

5．1 系统部署

5．2 基于业务流量组成运行情况

5．3 基于用户信息的运行情况

5．4 基于终端类型运行情况

5．5 基于网页访问排行的运行情况

5．6 基于用户WLAN业务流速趋势运行情况

5．7 基于热点总体流量规划布点运行情况

5．8 基于用户热点网络业务质量运行情况

5．9 校园网并机检测运行情况

第6章 总结和展望

6．1 论文总结

6．2 展望未来

参考文献

后记