加密流量也能识别与管控，绿网借至强AI加速能力打造高效智能DPI方案
刚刚发布的第50次 《中国互联网络发展状况统计报告》 显示，中国网民已超10亿，互联网普及率接近75%，其不仅推动了数字经济的蓬勃发展，而且在满足人民日益增长的美好生活需要等方面都发挥了重要作用1 。随着互联网提供日益新颖而丰富的产品和服务，例如常见的语音视频聊天、互动游戏、点对点网络、流媒体、网络电视等等，网络运营商因此吸纳了海量客户资源，带来了巨大的数据流量，但与此同时也产生了带宽管理、内容计费、信息安全等一系列问题。
采用智能技术，实现网络管理精细化
为应对互联网的飞速发展，根据网络流量识别业务类型成为网络技术研究的重要方向和运营商的迫切需求。通过业务识别系统，互联网运营商以及服务提供商能够采集与分析互联网中各种应用产生的流量，识别不同的业务流量类型并进行分类，进而根据不同的业务类型提供相应的保障响应和服务品质。
网络流量分析和管理须精细化
面对这一需求，网络运营商开始引入 DPI，来提高网络对报文应用信息的感知能力，让网络流量分析和管理走向精细化。
DPI 是 Deep Packet Inspection 的缩写，中文名称为“深度报文检测”，是一种流量监测和控制技术，针对不同的网络应用层载荷（例如 HTTP、DNS 等）进行深度检测，通过对报文的有效载荷检测决定其合法性。
比如，可通过 DPI 将流量分为低延时(语音)、保证延时(网络流量)、保证交付(应用流量)和尽最大努力交付的应用程序(文件共享)，以此更好地根据关键任务流量、非关键流量来优化资源并减少网络拥挤，保障各种服务有序开展。
但随着互联网加密流量逐年攀升，传统 DPI 方案已很难从报文中直接获取信息并对流量进行分类，必须寻找新的方法来完成协议分类任务。在此背景下，基于人工智能的网络流量分析方案应运而生。
这种方式能够通过机器学习算法，利用采集的数据样本，针对目标协议生成相应的模型文件，帮助系统在线运行时能够根据当前的报文特征判断出正确的应用类型。但同时，这种 AI 方案也意味着需要 CPU 提供密集型运算能力，对复杂的大流量数据进行实时检测、分析和处理，平台在性能方面可能遭遇挑战。
尤其是，基于机器学习的网络流量分析方案，额外增加了大量的特征学习等负载，会带来较大的性能开销，导致 CPU 负载显著提升，增加系统的整体性能压力。
绿网打造智能 DPI 检测方案
武汉绿色网络信息服务有限责任公司（以下简称“绿网”），秉承“因为专注，所以强大”的理念，致力于成为电信级网络和安全设备及解决方案的领导者，面向网络管理精细化需求，推出智能 DPI 检测方案。
图一 绿网固网DPI解决方案架构
该方案以协助运营商等实现网络可视、可管、可控、可增值为宗旨，一站式地提供了针对加密流量的实时流量特征提取、学习建模、在线推断等功能，能够保障高性能的报文处理，实现高效的智能识别和智能控制能力。方案同时能够将网络数据转换为结构化表单数据 (XDR)，供上层平台进行大数据联动分析，为网络运维、网络安全、信息安全、网络规划和市场经营等工作提供强有力的支撑。绿网固网 DPI 解决方案主要包括采集、数据处理以及应用分析三大部分，其中采集指 DPI 设备，负责采集流量数据；数据层提供统一数据存储，充分发挥大数据价值；应用层负责统一进行应用孵化，提升数据价值。
固网 DPI 检测方案中数据采集机，也是系统的核心设备，对平台性能要求非常高，主要用于流量的限速转发、协议识别等功能，而这些功能对实时性要求很高。为了应对加密流量快速增长所带来的分析难题，DPI 方案引入了 AI 技术，用来补强 DPI 的功能，却也对平台性能提出了更苛刻要求，因此平台的性能优化刻不容缓。
至强® 可扩展平台与英特尔® TADK
软硬结合，用实力解难
英特尔近些年来一直致力于 AI 技术创新，推出了一系列软硬件产品，帮助产业伙伴提升方案性能，加速 AI 落地。面对智能 DPI 方案开发中遭遇的挑战，绿网基于至强® 可扩展平台, 尝试引入英特尔® TADK 来优化方案的 AI 性能。
图二 英特尔® TADK开发工具套件架构
英特尔® TADK（Intel® Traffic Analytics Development Kit）是一组利用人工智能加速技术优化网络应用的库和工具，涵盖了典型的端到端利用人工智能/机器学习进行网络流量分析流水线。其基于机器学习的应用分类，较传统基于深度报文检测的方法具备更广泛的适用性，并且对于加密报文也有一定的检测能力。此外，英特尔® TADK 不但可以提取特征及给出推理结果，还能统计流量的协议类型占比、字节数目，并进行较为完善的流量分析。
绿网智能 DPI 方案利用英特尔® TADK 的优异性能，一站式进行性能优化。比如在离线训练层面，实施基于流的业务分类；在线推断阶段，结合初始化时加载的机器学习模型，对每个流进行推断，按流输出推断结果，实现了对加密流量更加高效地采集、处理与分析。
与此同时，基于英特尔® 至强® 可扩展处理器及英特尔® AVX-512，绿网利用至强® 可扩展平台兼顾通用计算和并行计算的能力，将方案的性能水平进一步提升，实现了流量高效而精准识别，从而帮助运营商实现多项价值，助其为网络用户提供更高质量和更具性价比的服务：
1. 充分挖掘各类流量数据，为网络运维、安全规划、经营提供强有力支撑；
2. 保障高性能报文处理，更有效地应对数字经济发展所带来的流量风暴；
3. 以软件优化模式，降低传统方案扩展性能所带来的硬件采购、运维、能耗等成本。
不止于网络，
让智能化为人们打造更美好体验
得益于英特尔® 至强® 可扩展处理器和英特尔® TADK 的 AI 加速能力的双重加持，绿网智能 DPI 方案能够更高效地采集网络数据，以及实施海量用户上网数据的处理和挖掘，为运营商更有效利用网络数据，实施产品和服务优化，从而实现业务增值和提升用户体验提供了有力支撑。
未来，英特尔将与绿网等合作伙伴携手，进一步推动 CPU、iGPU 和 FPGA 等产品在网络运营的应用。以英特尔® 至强® 可扩展处理器为硬件支持，利用业界标准框架和 TADK 等软件，助力网络运营商/服务商深挖流量价值，拓展业务，打造一体化服务的新型信息基础设施。同时，英特尔也将在 AI 领域深入耕耘，进一步驱动网络管理智能化转型，助力垂直行业构建更多 AI 应用场景和优质服务，帮助人们打造更美好数字经济新体验。
加密流量也能识别与管控，绿网借至强AI加速能力打造高效智能DPI方案相关推荐
- 绿网天下：上云解决系统安全和安全合规
公司简介 绿网天下(福建)网络科技股份有限公司(以下简称绿网天下)成立于2006年,总部设于中国厦门软件园生产基地.绿网天下是基于网络安全为基础的 K12 在线教育服务提供商,累计活跃用户数超千万.公 ...
- 思科安全：加密流量威胁检测、加密流量威胁和恶意软件检测、识别无线干扰或威胁、Talos 情报源可加强对已知和新型威胁的防御、分布式安全异常检测...
思科DNA竞品比较工具 您的网络能够驱动数字化转型吗? 根据IDC调查,45%的受调研公司计划在未来两年内做好网络数字化的准备.查看数字化网络带来的结果和商业价值. 下载报告 思科 HPE 华为 Ar ...
- 《基于深度学习的加密流量识别研究》-2022毕设笔记
参考文献: 基于深度学习的网络流量分类及异常检测方法研究_王伟 基于深度学习的加密流量分类技术研究与实现_马梦叠 基于深度学习的加密流量识别研究综述及展望_郭宇斌 基于深度学习的加密流量算法识别研究_ ...
- 使用上下文流数据（背景流量数据）识别加密的恶意软件流量
Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data 使用上下文流数据(背景流量数据)识别加密的恶意软件流量 AISec '1 ...
- 发现藏匿在加密流量中的威胁
加密是保护隐私的一个重要手段,能够保护我们的数据不被窥探,能够阻止犯罪分子窃取我们的信用卡信息.应用的使用习惯或密码. 加密的重要性不言而喻,据最新报告显示,截止今年2月,半数的在线流量均被加密.对于 ...
- 加密流量分析-2.研究背景
研究背景 1.加密流量分类概述 1.1识别方法 1.2 识别粒度 1.3 识别对象等级 2.加密流量识别粒度相关研究 2.1加密与未加密流量分类 2.2 加密协议识别 2.2.1 IPSec 2.2. ...
- 冰蝎shell_冰蝎全系列有效：针对 HTTPS 加密流量的 webshell 检测研究
阅读: 322 webshell 是 Web 攻击中常见的一种木马形式,目前主流的检测方法都是基于 HTTP 请求和响应流量的内容特征,然而在 HTTPS 协议下,很多 webshell 检测机制是无 ...
- 硬实力 | 观成科技加密流量人工智能安全检测类产品荣获新技术新产品证书
近日,观成科技自主研发的加密流量人工智能安全检测类产品(观成瞰云(ENS))通过北京市新技术新产品认定,获得由北京市科学技术委员会.中关村科技园区管理委员会.北京市发展和改革委员会.北京市经济和信息化 ...
- 加密流量分类-论文1：Deep Learning for Encrypted Traffic Classification: An Overview
加密流量分类-论文1:Deep Learning for Encrypted Traffic Classification: An Overview 0.摘要 1.介绍 2.网络流量分类流程框架 2. ...
最新文章
- C#连接EXCEL数据库
- 排序算法大集锦_合并排序_1(分治思想)
- js bom and dom
- 数据结构与算法（C#版）第二章 C#语言与面向对象技术(下)V1.0
- 数据结构与算法小结——排序（八）
- 即时语音提示软件php,InsTalk即时语音提示校对软件(语音识别和语音合成软件)
- 古巨蜥好几吨重，但在我们智人祖先面前也是枉然 | 袁硕 一席第449位讲者
- jupyter notebook更换浏览器一直不成功
- 微信公众号申请需要哪些材料
- tiny4412开发板Android篇_3基于tiny4412的Android系统的烧写(SD卡烧写到emmc)
- 黑客帝国中英文对照经典对白
- 4.1 图像的几种色彩模式 [原创Ps教程]
- 机器视觉——远心镜头(1)
- 长沙民政职业技术学院计算机网络技术专业,长沙民政职业技术学院计算机网络技术专业...
- 要想成为一个优秀的测试工程师，需要具备哪些知识和经验？
- appinventor飞机大战案例_第一个AppInventor 开发案例 Hello Kitty（下）
- c语言中json格式化输出,JSON格式化输出
- 通用连挖苹果工程师只为云计算
- (十五)双边滤波Bilateral Filter
- c语言实例 魔术师的猜牌术(1),C语言实例:魔术师的猜牌术(2)