陈涛+乔佩利+孙广路+朱素霞

摘要：针对包采样技术在高速网络环境中提取流特征准确率低的问题，利用NetFPGA运行速度快，并行处理能力强的优势，实现了一个实时网络流特征提取系统，使其支持千兆级数据吞吐率。该系统有两个重要模块：地址映射模块和流表核心处理模块，前者将Bob Jenkins哈希算法通过流水线方式设计，实现流记录的快速索引；后者通过对流记录的并行查询与匹配，实现对流表的快速更新。对该系统进行在线流量测试，结果表明其能够在1Gbps网络中实现对网络流特征的实时提取。

关键词：NetFPGA；网络流特征提取；流水线；Bob Jenkins哈希算法

DOI：1015938/jjhust201702019

中图分类号： TP3930

文献标志码： A

文章编号： 1007-2683（2017）02-0099-06

Abstract：Aiming at the problem that packet sampling technique has lower flow feature extraction accuracy in highspeed network，a realtime network flow feature extraction system is implemented in NetFPGA Making full use of NetFPGA high running speed and powerful parallel processing ability， the system can support gigabit data throughput This realtime extraction system consists of two key elements， including address mapping module and flow table core processing module The former uses pipeline technique to index flow record quickly through Bob Jenkins hash algorithm The latter can update flow table rapidly by parallelizing query and match flow record Online traffic test results show that the system can achieve realtime flow feature extraction in 1Gbps Internet connection

Keywords：NetFPGA； network flow feature extraction； pipeline； Bob Jenkins hash algorithms

0引言

网络流特征提取技术在网络管理和网络安全应用中起到了至关重要的作用，通过长期统计网络相关特征信息，实现对整个互联网用户行为方式的深入理解，从而对网络资源进行合理的规划分配与使用[1]，Monshref等[2]通过对每一个流的特征进行统计，为数据中心网络提供最佳的流量管理方案。DTong等[3]使用網络流统计特征大大提高了使用机器学习算法实现流分类的精确度。

所以设计一个在高速网络环境中实时网络流特征提取系统已成为目前研究的热点，Alberto Dainotti等[4]指出随着硬件技术的快速发展，流特征提取技术能够在高度并行化的硬件架构中实现对流行为的实时分类与检测。由此，本文设计并实现了一种基于NetFPGA[5]的网络流特征提取系统。

1相关研究

根据RFC2722[6]的定义，一个流……