数据中心网络流量识别技术漫谈

2018-10-08 11:54

流量识别是网络监控的关键环节，要对网络进行监控首先要识别，否则监控就无从下手。流量是网络中传输数据的重要载体，只有针对流量进行识别，才能根据不同的流量采取不同的监控策略，或是拒绝，或是优化，或是打标，进行优先级分类等等，所有这一切工作的前提都是先要对流量进行识别。根据以太网标准定义，各种各样的流量数据包都是有固定格式的，但种类极其繁多，还有一些攻击流量，不符合任何标准协议特征的，所以要将所有的流量识别出来，并分好类绝非易事。比如：有的可以识别出流量中不同的端口号，有的可以识别出流量中不同的IP五元组，有的可以分清以太、非以太流量，是否带封装等等，识别流量的侧重点不同，识别的深度也各有不同，这一领域的技术也在不断发展着，以便适应网络监控的多方面需要。那么，流量识别有哪些常用技术呢，在日常的网络监控中可以用得上，本文就来说一说。

端口识别技术

端口识别技术是利用IP流量的端口号完成识别过程，前提流量是TCP和UDP类型报文。TCP和UDP采用16位的端口号来区分不同应用进程，端口号范围为0～65535，其中 1～1023端口号常用。比如：HTTP协议通常使用80端口，DNS协议通常使用53号端口，SSH协议使用22号端口， Telnet协议使用23号端口， TFTP协议使用69号端口，SNMP协议使用161号端口等等，还有更多的端口号并不作为特定的协议使用，而是作为流量转发时，相互之间交互使用。端口识别技术只检查数据包端口号，将不同的端口流量进行甄别，并列出，从而知晓流量中都有哪些协议在应用。当然，如果是一些未定义的端口号，则认为是普通数据传输应用。显然，端口识别技术仅能识别TCP和UDP类型报文，并且当业务流量使用动态端口或知名端口进行传输，部分数据包如ICMP报文等并没有端口号，这类流量就无法通过端口识别技术去识别。

深度包识别技术

深度包识别技术即DPI（Deep Packet Inspection），DPI根据协议特征签名，对数据包的应用层数据进行深度分析，识别出相应协议，协议特征签名通常表现为数据包出现特定字符串或特定数字。在识别过程中，还可以同时结合数据包首部信息。DPI技术叫深度识别，就是可以做到精确识别，不仅仅分析数据包的浅层信息，并且DPI识别的协议类型更多，很多数据包头没有明显特征，也可以通过DPI技术识别出来。比如：一些视频语音文件，一些流量的局部微小特征如版本号或者负载大小等。不仅流量特征，DPI还可以作为应用层网关识别和行为模式识别，这类流量已经看不出任何协议特征之处，但通过流量行为或网关识别仍能找出规律。DPI多用于网络应用层，直接对应用进行识别。在防火墙、OpenDPI、L7－filter、Libprotoident、PACE和NBAR中都有应用。DPI技术可以识别四层到七层的流量特征，从应用层面进行识别，精度高。

深度流识别技术

深度流识别技术即DFI（Deep Flow Inspection），与DPI就差一个字，意义就不同了。DFI是一种基于对网络流量行为检测的识别技术，利用流的统计特征进行识别。DFI不需要访问应用层信息，只需分析流的特征，如分析流的数据包长度规律、接入连接与连出连接的比值，上行流量与下行流量的比值等。例如：网上IP语音流量体现在流状态上的特征就非常明显，RTP流的包长相对固定，一般在130～220Byte，连接速率较低，为20～84kbit／s，同时会话持续时间也相对较长，基于P2P下载应用的流量模型的特点为平均包长都在450byte以上，下载时间长，连接速率高。DFI基于这一系列流量的行为特征，建立流量特征模型，鉴别应用类型。当然，绝大部分的应用这类特征并不明显，DFI技术就无能为力了。

图1列了以上三种流量识别技术的对比，各有优缺点，端口识别技术识别速度快，但能够识别的流量类型比较有限，是二到四层的流量识别技术。DPI和DFI都是四到七层的识别技术。DPI适用于需要精细和准确识别、精细管理的环境，DFI适用于需要高效识别、粗放管理的环境。从处理速度上看，DFI识别速度快，DPI识别速度慢。从维护成本上来看，DFI维护成本低。所以，三种流量技术在识别率、准确率、实时性、可扩展性方面表现均有所不同，对于客户要看其更注重哪个方面，然后综合比较，再去选择相应的流量识别技术部署。

流量识别的目标是对网络流量按照协议、应用和WEB服务三个层次进行实时识别，尽可能做到细粒度的分类，为网络监控提供决策参考。在流量识别的基础上，网络监控可以采取多种措施。例如：将占据网络带宽大而并不关键的应用进行限速，而将更多的网络资源分给一些重要任务流量上；可以对网络深层次进行剖析，为检测网络中的异常流量提供参考依据，起到防攻击效果，其实在不少的防火墙上防攻击的过滤功能就是基于DFI和DPI的识别技术；流量识别可以用于流量计费、提升用户体验和保障网络安全方面，还可以用于日常运维，通过流量识别及早发现网络流量异动，从而采取保障措施，确保业务不受影响。流量识别技术已经成为数据中心网络的一项必备功能，在网络监控中不可缺少。