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基于决策树的隧道识别技术研究

作　者: 周永恒
导　师: 翟健宏
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: IPv6 决策树 C4.5算法隧道识别
分类号: TP393.04
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 25次
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内容摘要

随着互联网的迅速发展,IPv6以其自身的优点而逐步普及和广泛使用。现在IPv4仍然是互联网中应用的主要协议,但是随着其地址的迅速消耗及其本身存在的问题,其被IPv6所代替是主要趋势,不过在相当长的一段时间内IPv4和IPv6必将长期共存。隧道技术是解决IPv4到IPv6的过渡问题的一种重要技术。但是隧道的出现使得深度包检测等方法变得困难甚至是不可行,因此对隧道数据进行识别和研究显得十分迫切。本课题通过比较当前的一些分类算法的优缺点,提出了一种隧道分类模型。该模型利用C4.5建立一棵对于IPv6overIPv4隧道的分类树,利用该模型我们可以将数据流量分为6类,分别是6to4,Isatap,Teredo ,IPv6inGreinIPv4,其它IPv6overIPv4以及不属于隧道的类型。最后根据我们所建立的决策树提取了11条判定规则,利用该模型中提取的特征和规则实现了隧道识别系统。针对以上模型本文给出了隧道识别系统的实现并进行了一系列的相关实验,测试结果表明应用该模型的准确识别率能到达到90%以上,分类效果明显。应用流量识别系统本文在真实网络流量中进行了相关测试工作,测试结果说明6to4隧道流量在当前网络流量中所占的比例最大,除此之外还包括一部分Isatap和Teredo的流量,大部分流量还是非隧道流量,Gre隧道流量较少。实验结果还表明在非工作时间段隧道流量所占的比例要略大于工作时间段。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章绪论  8-16
  1.1 课题背景  8-13
    1.1.1 IPv6概述  8-10
    1.1.2 IPv4到IPv6的过渡技术  10-11
    1.1.3 隧道的特点及安全性  11-13
  1.2 研究目的和意义  13-14
  1.3 国内外研究现状  14-15
  1.4 本课题的主要研究内容  15-16
第2章隧道分类和数据识别方法  16-23
  2.1 隧道识别的意义  16
  2.2 隧道的分类  16-19
    2.2.1 按照隧道的网络层次分类  16-18
    2.2.2 IPv6overIPv4隧道分类  18-19
    2.2.3 按照配置方式分类  19
  2.3 当前流量识别的方法  19-21
    2.3.1 流量识别方法分类  19-20
    2.3.2 当前隧道识别方法  20-21
  2.4 本章小结  21-23
第3章基于决策树的隧道识别  23-43
  3.1 数据分类中的决策树算法  23-33
    3.1.1 决策树概述  23-24
    3.1.2 决策树算法的基本思想  24
    3.1.3 决策树分类算法的特点及优劣  24-25
    3.1.4 ID3算法  25-26
    3.1.5 CLS算法  26-27
    3.1.6 C4.5算法  27-29
    3.1.7 SLIQ算法  29-31
    3.1.8 SPRINT算法  31-32
    3.1.9 几种算法的比较  32-33
  3.2 基于C4.5的隧道识别技术  33-42
    3.2.1 隧道特征的提取  33-34
    3.2.2 数据准备  34-35
    3.2.3 数据预处理  35-36
    3.2.4 决策树的建立  36-40
    3.2.5 决策树提取分类规则  40-41
    3.2.6 正确度分析  41-42
  3.3 本章小结  42-43
第4章系统实现及实验结果分析  43-53
  4.1 隧道识别系统实现  43-47
  4.2 实验环境  47-48
  4.3 实验测试步骤  48-49
  4.4 实验结果分析  49-51
  4.5 本章小结  51-53
结论  53-54
参考文献  54-60
致谢  60

基于决策树的隧道识别技术研究

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