CN107888494A - 一种基于社区发现的包分类方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于社区发现的包分类方法及系统,包括以下步骤:使用规则生成器生成原始规则集;将原始规则集中的规则使用环形窗口、规则相似性算法组成新的社区集合,每个社区内的规则都具有相同的处理动作;对达到路由器的数据包,提取头部字段的五元组属性;将数据包属性与社区集合进行匹配,并直接将社区的动作应用到对数据包的处理上;当路由规则更新时,判断社区结构中间层是否需要更新。本发明提供了一种使用社区发现技术来快速找到数据包处理动作的方法,使路由器在对数据包进行处理时,能够将规则匹配和处理动作两个步骤进行结合,从而提高了数据包转发效率,并且社区结构中间层适合未来网络中路由器规则需要频繁更新的场景。

Description

一种基于社区发现的包分类方法及系统
技术领域
本发明涉及网络数据包分类领域,特别是一种基于社区发现技术的网络数据包分类处理方法。
背景技术
网络数据包分类是指当数据包到达路由器后,路由器先提取数据包的头部字段进行规则匹配,然后执行对应规则中对数据包的处理动作。
传统包分类算法研究使用的规则集,一般是基于模拟的规则生成工具,例如使用ClassBench产生。使用模拟规则的原因是,真实的规则集一般都要保密且难以获取,而模拟规则能较好地进行仿真并被大量使用,所以成为了包分类算法研究的一种基准。但是在传统的研究中,包分类算法的最后一步是规则匹配,路由器执行匹配规则中对数据包的处理动作并不在包分类算法的考虑中。当我们用基于ClassBench产生的规则与数据进行实验,并把实验扩展到真实的带有多网口的服务器转发平台时,我们发现不会有系统自动帮我们执行转发的动作,这个动作需要我们在包分类算法匹配之后完成。而且原始规则的数量一般比较多,但是规则中定义的动作种类却相对少得多,执行动作一般是从某个网口转发或者拒绝丢弃等。因此我们的研究目的是发现规则和动作之间是否存在一定的联系,并研究是否能将规则匹配和执行动作两个步骤相结合进行考虑。
包分类算法作为一项长期研究的课题,已有多种方法从不同的规则匹配角度来进行研究。路由规则中的IP地址、端口等字段在计算机中是以二进制形式存储,所以做规则的匹配时,可以直接用二进制比较的方式进行查找。当从二进制运算角度来看待IP地址时,IP地址“54.112.26.127”是等效于“00110110 01110000 00011010 01111111”。如果采用通配符*表示既可为0又可为1,则通配符“**”可以代表“00”、“01”、“10”和“11”四种组合,这种方案可以使用特里树结构来进行规则匹配。
当从整数运算角度来看待IP地址时,IP地址“54.112.26.127”又可以等效于数值“913316479”,这个数值的计算过程是(54<<24)+(112<<16)+(26<<8)+127。当设置整数范围段从913316476到913316479时,即可表示二进制形式中最后两位为通配符“0011011001110000 00011010 011111**”。从集合分割的角度来看,规则能够被映射到数学平面上。因而可以采用HiCuts等几何分割方法来进行规则匹配。
我们发现从不同的角度来分析规则,会得到不同类型的解决方法。IP地址在设计时分为网络号和主机号,网络地址在分配时,是人为划定网络号范围并分配到某个物理地区。而且路由器上的规则也是由人来配置并维护的,路由器上的规则集在长期的演进中,工程师会有意或无意的在规则集中加入一些社会网络的特性。社会网络的一个重要特点就是社区性,即社会网络中一组具有相似性的节点可以构成一个社区,这个社区内的节点具有相同的特性。通过社区发现算法,能够在网络中找到具有共同特征的一组节点。所以我们从社区发现的角度来看待规则,对应到包分类的应用场景,规则就是网络中的节点,而处理动作就是每个规则的一种特征,通过社区发现算法中的相似性比较,可以把具有相同处理动作的规则进行聚类。
当前在网络数据包分类领域,提高数据包分类速度性能是最主要的研究点,但是随着未来网络的兴起,包分类规则的更新也变得更频繁。因此,为了适应未来网络的发展,提出一种既能提高包分类速度,又能适应规则频繁更新的包分类算法,具有重要的实际应用价值。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,针对现有技术不足,提供一种基于社区发现的包分类方法及系统,将规则匹配与执行动作两个步骤有机结合,提高数据包处理效率;同时通过增加了社区结构中间层,使得包分类过滤器更稳定,能够适用于规则更新频繁的未来网络应用场景。
为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:一种基于社区发现的包分类方法,包括以下步骤:
1)生成原始的规则集;
2)对原始规则集中的规则使用规则相似性算法,组成新的社区集合;同时,对到达路由器的数据包,提取头部字段的五元组属性;
3)将数据包的属性与社区集合进行匹配,即找到该数据包所属的社区,再直接将社区的动作应用到对数据包的处理上;如果有新增的规则,判断新增的规则是否属于已有社区,若属于已有的社区,则社区结构不变化;
若不属于已有社区,则转到步骤2)。
使用ClassBench基准生成原始的规则集。
对原始规则集中的规则使用环形窗口、规则相似性算法,组成新的社区集合的具体实现过程包括:
1)根据路由器所处的网络位置,判断规则中各属性的重要程度,然后设置权重,即把五元组用向量(α1F1,α2F2,α3F3,α4F4,α5F5)表示,其中α表示权重,F表示属性域,五元组属性分别为:源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口、协议号;
2)利用IP地址在设计时分为网络号与主机号的特点,采用环形窗口对规则进行预处理,即针对IP地址分为四段、每段范围都是从0到255的特点,把每个0到255分布在一个环形上,根据物理地址范围的特点,在一个环形中设置一段窗口,所有落入该窗口的规则都合并为一个子集合;
3)对子集合中的规则,使用欧几里德距离向量算法,判断这些规则之间是否具有相似性,并把具有相似性的规则组成一个社区。
相应地,本发明提供了一种基于社区发现的包分类系统,其包括:
规则集生成模块,用于生成原始的规则集;
社区集合生成模块,用于对原始规则集中的规则使用规则相似性算法,组成新的社区集合;同时,对到达路由器的数据包,提取头部字段的五元组属性;
匹配模块,用于将数据包的属性与社区集合进行匹配,即找到该数据包所属的社区,再直接将社区的动作应用到对数据包的处理上;如果有新增的规则,判断新增的规则是否属于已有社区,若属于已有的社区,则社区结构不变化;若不属于已有社区,则执行社区集合生成模块的动作。
与现有技术相比,本发明所具有的有益效果为:本发明通过把规则匹配与执行动作相结合,提高了包分类处理性能;通过增加社区结构中间层,提高了包分类过滤器的稳定性,能够适用于规则更新频繁的未来网络场景。
附图说明
图1是本发明方法的步骤设置示意图;
图2是二进制形式的路由规则表;
图3是用来进行二进制前缀匹配的特里树结构图;
图4是路由规则的几何空间映射;
图5是用来进行几何规则匹配的HiCuts算法;
图6是本发明的环形窗口示意图;
图7是规则数量与社区数量的对比图;
图8是本发明ComCuts算法与其它算法的匹配时间速度比较图;
图9是本发明ComCuts算法与其它算法的包分类过滤器更新次数比较图。
具体实施方式
本发明的方法包括以下步骤:
1)使用包分类算法中常用的ClassBench基准生成原始的规则集,在这些规则中并没有定义对数据包的处理动作,但是在实际的路由器上,会有维护人员再定义每个规则中的处理动作;
2)将原始规则集中的规则使用环形窗口、规则相似性算法组成新的社区集合;
3)对达到路由器的数据包,提取头部字段的五元组属性;
4)将数据包的属性与社区集合进行匹配,即找到该数据包所属的社区,再直接将社区的动作应用到对数据包的处理上,把传统的规则匹配和执行动作两个步骤进行简化。
5)如果有规则发生更新,则对社区集合中间层进行相应更新。
步骤2)的具体实现过程包括:
1)根据路由器所处的网络位置,判断规则中各属性的重要程度,然后设置权重,即把五元组用向量(α1F1,α2F2,α3F3,α4F4,α5F5)表示,一般第二个向量F2代表的目的IP地址最重要,有时在核心网位置,仅需要对目的IP地址做路由规则的查找;
2)利用IP地址在设计时分为网络号与主机号的特点,采用环形窗口对规则进行初步合并,即根据IP地址在分配时,某一个网段的IP地址都是分配到同一个物理地区,所以环形窗口在使用时,只需要看IP
地址中网络号的部分,并将在同一个网络号的范围内代表一个环形窗口,所有落入该窗口的规则都合并为一个子集合;
3)对子集合中的规则,进行向量范围相似性判断,即使用欧几里德距离向量算法,判断这些规则之间是否具有相似性,并把具有相同处理动作的规则组成一个社区;
步骤4)中具体实现过程包括:
1)首先判断数据包五元组属性,是否属于某个社区对应的属性范围;
2)如果数据包的属性能够匹配到某个社区范围,则直接执行社区对应的处理动作,不再需要找到匹配规则中定义的动作,因为这个社区内的规则都具有相同的处理动作;
3)如果数据包的属性不能匹配到某个社区范围,则表示这个数据包实际上也没有对应的规则,这种情况是正常存在的,可以使用路由器的默认设置动作。
步骤5)的特点是:当有规则需要更新时,社区结构作为中间层,并不需要随着规则的改变而重新构建,可以判断新增的规则是否属于已有社区,如果是属于已有社区,则社区结构不需要变化;如果不属于已有社区,则需要更新社区集合。这种具有中间层的设计,使得包分类过滤器更加稳定,不需要随着规则的变化而频繁更新。
参考图1,本发明实施例包括以下步骤:
步骤1,使用ClassBench工具生成包分类规则;
步骤2,使用环形窗口、规则相似性算法把具有相同执行动作的规则组合为新的社区集合;
步骤3,解析到达路由器的数据包,提取待匹配字段的属性;
步骤4,将数据包属性与社区集合进行匹配,并直接将社区的执行动作应用到对数据包的处理上。
步骤5,当路由规则更新时,对包分类过滤器的社区结构中间层进行判断,看是否需要更新中间层。
参考图2,是二进制形式的路由规则表。从表中可以看到,路由规则使用二进制形式表示。
参考图3,是用来进行二进制前缀匹配的特里树结构图。特里树是一种能够处理二进制形式数据的结构。
参考图4,是路由规则的几何空间映射。从表中可以看到,路由规则使用整数值对应的几何空间表示。
参考图5,是用来进行几何规则匹配的HiCuts算法。HiCuts算法把规则的数值范围映射到几何空间,然后把规则集从空间上进行划分,再到子空间中对规则进行匹配。
参考图6,是本发明的环形窗口示意图。环形窗口从IP地址网络号段的范围具有实际物理地区意义的角度出发,将具有相同动作的规则进行合并。
参考图7,是规则数量与社区数量的对比图。从图中可以看到,相比原始规则的数量,本发明通过将规则聚合为社区,需要匹配的社区数量大幅低于需要匹配的规则数量,从而能提高匹配速度。
参考图8,是本发明与其它算法的匹配时间速度比较图。ComCuts表示本发明的基于社区发现的包分类算法,横坐标表示使用不同大小的规则集,可以看到本发明的算法具有较低的匹配时间。
参考图9,是本发明与其它算法的包分类过滤器更新次数比较图。ComCuts表示本发明的基于社区发现的包分类算法,横坐标表示规则更新过程中新增的规则数量,纵坐标表示包分类过滤器更新的次数,可以看到本发明的算法具有更少的更细次数,因为社区结构的中间层过滤器比较稳定,因为有些规则的更新可以合并到社区内部。
本发明提供了一种基于社区发现的包分类方法,通过社区发现技术构造包分类中间层过滤器,把传统包分类算法中规则匹配与路由器中对数据包处理动作这两个步骤相结合,提高了包分类的处理速度,并增强了过滤器的更新稳定性,是一种新的思路,实施例子也证实了此方法的有效性和可行性。

Claims (4)

1.一种基于社区发现的包分类方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)生成原始的规则集;
2)对原始规则集中的规则使用规则相似性算法,组成新的社区集合;同时,对到达路由器的数据包,提取头部字段的五元组属性;
3)将数据包的属性与社区集合进行匹配,即找到该数据包所属的社区,再直接将社区的动作应用到对数据包的处理上;如果有新增的规则,判断新增的规则是否属于已有社区,若属于已有的社区,则社区结构不变化;若不属于已有社区,则转到步骤2)。
2.根据权利要求1所述的基于社区发现的包分类方法,其特征在于,使用ClassBench基准生成原始的规则集。
3.根据权利要求1所述的基于社区发现的包分类方法,其特征在于,对原始规则集中的规则使用环形窗口、规则相似性算法,组成新的社区集合的具体实现过程包括:
1)根据路由器所处的网络位置,判断规则中各属性的重要程度,然后设置权重,即把五元组用向量(α1F1,α2F2,α3F3,α4F4,α5F5)表示,其中α表示权重,F表示属性域,五元组属性分别为:源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口、协议号;
2)利用IP地址在设计时分为网络号与主机号的特点,采用环形窗口对规则进行预处理,即针对IP地址分为四段、每段范围都是从0到255的特点,把每个0到255分布在一个环形上,根据物理地址范围的特点,在一个环形中设置一段窗口,所有落入该窗口的规则都合并为一个子集合;
3)对子集合中的规则,使用欧几里德距离向量算法,判断这些规则之间是否具有相似性,并把具有相似性的规则组成一个社区。
4.一种基于社区发现的包分类系统,其特征在于,包括:
规则集生成模块,用于生成原始的规则集;
社区集合生成模块,用于对原始规则集中的规则使用规则相似性算法,组成新的社区集合;同时,对到达路由器的数据包,提取头部字段的五元组属性;
匹配模块,用于将数据包的属性与社区集合进行匹配,即找到该数据包所属的社区,再直接将社区的动作应用到对数据包的处理上;如果有新增的规则,判断新增的规则是否属于已有社区,若属于已有的社区,则社区结构不变化;若不属于已有社区,则执行社区集合生成模块的动作。
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