文/毛守焱

随着P2P类应用越来越强烈的加密趋势，传统的基于应用协议数据特征的识别方式往往难以奏效，这就要求协议识别引擎能够对流量行为进行综合分析，根据统计特征、连接相关性等方面表现出来的蛛丝马迹判断应用的类型。

面对洪流，最好的做法是主动疏导，而绝非被动封堵。如今，通过流控产品对应用流量进行梳理的做法已被普遍接受。

随着教育信息化进程的不断加深，我国已建成规模庞大的教育网络，为高校提供了优越的接入条件。然而，日新月异的互联网应用吞噬着越来越多的带宽，校园网内终端接入数量也始终处于高速增长的态势，对高校网络的运维提出了新的挑战。在这种情况下，如何更合理地管理流量，为教科研任务提供更好的保障，成为各高校信息中心负责人普遍关注的问题。

面对洪流，最好的做法是主动疏导，而绝非被动封堵。如今，通过流控产品对应用流量进行梳理的做法已被普遍接受。在不少高校，流控产品都成为网络出口必不可少的设备，直接决定着网络带宽的利用率及用户应用体验。经过长期跟踪分析，笔者总结了一些流控产品在高校网络出口环境的评估经验与部署建议。

协议识别走向立体化

众所周知，流控产品的工作机制与防病毒网关、IPS等安全产品类似，主要依靠应用协议的数据特征对流量的应用归属进行判断。它的核心是协议识别引擎，其衡量标准包括识别率、误识别率、协议种类和性能等。……