【技术实现步骤摘要】
本申请涉及网络，特别涉及一种数据包分类方法、装置及系统。
技术介绍
1、人工智能技术正逐渐应用到网络的各个领域，比如自适应码率、流量分类、拥塞控制、路由和网络规划等，促进了领域的发展和进步。智能模型往往需要比较复杂的运算，比如神经网络的矩阵乘法，因此发挥作用的位置往往是在终端或者交换机的控制面。交换机的数据面承担了高速转发数据包的任务，通常采用专用集成电路(application specificintegrated circuit，asic)芯片，其运算逻辑十分简单，难以承担复杂的智能模型。如果交换机的数据面能够应用智能模型，则可以在数据面实现智能流量分析，比如可以在数据包转发过程中实现恶意流量的检测和防御、区分不同业务流量实现智能路由以及智能调节显式拥塞通知(explicit congestion notification，ecn)水线以实现拥塞控制等。
2、虽然可编程交换机丰富了交换机在数据面的处理逻辑，使数据面上的智能流量分析成为可能，但是受到可编程交换机的数据面的处理逻辑、计算资源和存储资源等的限制，目前在可编码交...
【技术保护点】
1.一种数据包分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于所述N种数据包特征中的任一数据包特征，所述数据包特征在所述树模型中有n个特征阈值，n为正整数；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据包特征的取值范围为所述数据包特征对应的特征表中的n+1个基区间标记表示如下：
4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述将所述树模型转化为数据面流表，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述多个基区间的前缀编码，包括：
6.根据权利要求5所...
【技术特征摘要】
1.一种数据包分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于所述n种数据包特征中的任一数据包特征，所述数据包特征在所述树模型中有n个特征阈值，n为正整数；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据包特征的取值范围为所述数据包特征对应的特征表中的n+1个基区间标记表示如下：
4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述将所述树模型转化为数据面流表，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述多个基区间的前缀编码，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述基区间的编码起始值和编码结束值，包括：
7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述将所述树模型转化为数据面流表，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述树模型为森林模型，所述m个分类结果包括所述森林模型中多棵树中的叶子节点的组合，所述方法还包括：
9.根据权利要求1至8任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求1至9任一所述的方法，其特征在于，所述方法应用于控制设备，在所述将所述树模型转化为数据面流表之后，所述方法还包括：
11.一种数据包分类方法，其特征在于，应用于网络设备的数据面，所述方法包括：
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述根据所述n种数据包特征的特征数据，基于数据面流表对所述数据包进行分类，包括：
13.根据权利要求11或12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
14.根据权利要求11至13任一所述的方法，其特征在于，在所述基于数据面流表对所述数据包进行分类之后，所述方法还包括：
15.一种数据包分类装置，其特征在于，所述装置包括：
16.根据权利要求15所述的装置，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐恪，周广猛，刘卓涛，李琦，薛莉，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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