《電子技術應用》
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一種高速網絡流識別處理系統的設計與實現
2020年信息技術與網絡安全第2期
路琪1,高翔2,許曉3,陳朝4
(1.空軍預警學院,湖北 武漢 430000;2.63870部隊,陜西 渭南 714200;3.國防科技大學,湖南 長沙 410072;4.95865部隊,北京 100162)
摘要: 隨著骨干網絡傳輸速率不斷提高,對高速網絡信號分析處理系統的需求十分迫切。骨干網絡高速率、大帶寬的特點給整個網絡空間的管理帶來了許多困難。采用五元組定義的網絡流作為研究對象,通過理論分析,設計和實現了高速網絡流識別處理系統硬件平臺,實現網絡信號在流層面的分析識別,并根據分析結果執行不同的處理策略,從而為網絡流的分類處理提供了依據。
中圖分類號:TN915
文獻標識碼:A
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.02.009
引用格式:路琪,高翔,許曉,等.一種高速網絡流識別處理系統的設計與實現[J].信息技術與網絡安全,2020,39(2):45-52.
Design and implementation of a high-speed network flow recognition and processing system
Lu Qi1,Gao Xiang2,Xu Xiao3,Chen Zhao4
(1.Air Force Early Warning Academy,Wuhan 430000,China;2.No.63870 Troops of PLA,Weinan 714200,China; 3.National University of Defense Technology,Changsha 410072,China;4.No.95865 Troops of PLA,Beijing 100162, China)
Abstract: At present,the backbone network transmission rate continues to increase,and the demands for highspeed network signal processing system are quite urgent.The backbone network has brought many difficulties to the entire network space management due to its highspeed and large bandwidth features.This paper takes the network flow defined by fivetuple as the research object,and through the theoretical analysis,shows the design and implementation of the hardware platform of highspeed network flow recognition and processing system.This system can achieve the recognition of network content in flowlevel.And according to the result of recognition,different strategies are employed in order to achieve network flow classification.
Key words : high-speed signal;network flow;flow recognition

0    引言

從1969年到2019年,經過半個世紀的飛速發展,出現了網絡購物、網上外賣、旅行預訂、互聯網理財、網絡支付、網絡直播、網約車、在線教育等新型互聯網應用服務,互聯網已經成為人類社會不可或缺的一部分。根據中國互聯網絡信息中心(CNNIC)于2019年8月發布的《第44次中國互聯網發展狀況統計報告》,截止到2019年6月,我國網民規模達8.54億[1]。在2019年1至6月,移動互聯網接入流量消費達553.9億GB,同比增長107.3%,而隨著2019年6月6日我國5G(第五代移動通信技術)商用牌照的正式發放,這一數據未來還會繼續高速增長。




本文詳細內容請下載:http://m.jysgc.com/resource/share/2000003160





作者信息:

路琪1,高翔2,許曉3,陳朝4

(1.空軍預警學院,湖北 武漢 430000;2.63870部隊,陜西 渭南 714200;3.國防科技大學,湖南 長沙 410072;4.95865部隊,北京 100162)



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