浅析VoIP监测
| 确率需要达到99.999%的情况下使用Bloom Filter已经意义不大,而且Bloom Filter实现起来仍然需要大量设备与存取器件,我们设计出一种新的算法: 并行硬件过滤算法,同时采用硬件实现了该算法。 （３） 算法介绍 令 表示一串字符表 ,我们将整个字符分段.下面的表1给出了一个例子,其中 m=6。 下面我们将纵向上的一个串放到一个环形数字图上进行分析。令 分别表示的纵向方向上存在最大空袭的最大值和最小值。以表1的第一个串为例,按照从小到大,在构成环的方式。其中可以看出01010101与11000011之间的空隙最大,因此max()=11000011,min()=01010101.由于空隙的出现有可能在两端(例如:00000000和11111111之间),我们设置一个位寄存器flag来记录是否存在这样的现象。 对于任何进行匹配的字符串,取出相应的字段K,然后按照下面的伪码来进行分析。 if(min<k<max) if(flag = 0)丢弃该包 else 本节匹配 else if(flag = 0) 本节匹配 else丢弃该包 （４） 硬件实现 图7介绍了硬件的实现结构,改结构实现上面的伪码算法.值得注意的是该硬件结构需要硬件少,而且都是高速器件,因此完全可以满足OC192的百万包/秒的速度。 由于这种查找具有并行的特点,因此采用硬件复制的方法进行并行查找,同时在查找结果进行逻辑乘的运算,输出就是匹配结果。 （５） 算法分析的试验结果 算法的第一个特点就是算法构造简单、实现硬件简单、高速。第二个特点就是排除的可能性很好。假设某个字段排除的可能性为 ,那么对于n个并行器件的排除的可能性为 ,当 时 。这个结果表明有98.65%的数据包将不经过分析而直接被排除。 将现有的VoIP协议关键字段放入查找结构,在匹配的过程中只有百分之二的数据包进入缓冲,OC192的网络流量只有204.8Mb的流量进入缓冲分析,采用嵌入式系统进行分析是低端设备就可以完成的。 五、效果评价 当前我们已经成功实现VoIP监测系统，并且在福建各地市电信的骨干网进行应用。这个系统核心技术部件包括： （１）并行硬件过滤系统，这个系统模拟人的记忆思维模式，在利用少量并行器件进行网络海量数据包的过滤。这个系统能够保证被过滤的数据包不是需要协议，而过滤后的数据允许部分错误判断地特点，快速将网络流量的95％以上进行过滤，从而在低端嵌入式系统就能实现线速分析骨干网络数据。 （２）设备利用低端器件完成骨干网络的监测任务,对于设备的价格降低十分有利,相比其他OC192的设备相比价格比同类设备低一个数量级。 通过在实际部署、采集和分析，发现我省IP网络上确实存在一定的VoIP话务量，部分地区VoIP分流的长途话务量较大。以厦门本地网测试为例说明测试情况及控制效果。 经过对厦门城域网汇聚层交换机Cisco6509的一条上行千兆链路连续一天的测试，发现了20多个语音网关在利用厦门电信的互联网进行语音业务，呼叫量共计1157次。其中至台湾的几个VoIP网关（台湾Savecom公司）呼叫量占90%以上，由于测试设备为100M端口，抽样率为10%左右，该中继上实际产生的呼叫应该约为11570次左右，大量分流了厦门的长途电话业务。目前，厦门分公司已针对分析结果，对台湾的VOIP网关IP地址进行了封堵，结果如下：第一次封堵4个IP的次日（3月1日），厦门电信的台湾发话应答次数（基本等同于话单数）增长59%，话务量增长62%；第二次封堵另4个IP的次日（3月14日），厦门电信的台湾发话应答次数增长59%，话务量增长17%。 3月份（计费月）厦门电信的台湾发话应答次数增长112%，话务量增长63%；国际话务（含台湾）应答次数增长30%，话务量增长39%；扣除台湾话务后的国际话务应答次数增长16%，话务量增长18%；3月份台湾话务占国际话务的33.5%。 同期（3月份）厦门电信香港发话应答次数增长19%，话务量增长15%；澳门发话应答次数增长2%，话务量增长8%。 六结论 VoIP监测系统利用VoIP协议本身特点,采用新型算法和硬件结构,来完成网络数据的过滤,在达到高比率过去的情况下保证电信级的应用。在采用低端设备来完成高速网络数据分析的任务,降低了设备的成本,为大面积,多层次的布置分析系统奠定了基础。 |
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