Analysis and Implementation of QQ Software Protocol Based on DPI Technology

doi:10.3969/j.issn.1671-1122.2016.01.010

Abstract

Abstract:

With the rapid development of network technology, a sharp rise in the number of various instant message software, makes it difficulties to controll network traffic effectively. This paper analyzes the traffic of QQ’s three major services based on DPI(Deep Packet Inspection) and proposes a specific subdivision scheme. Then each module of QQ’s traffic identification system is introduced in detail. Finally, through running an experiment to verify its validity, result shows that the purpose of QQ traffic segmentation is achieved and each service communication can be blocked by configuring appropriate policy, which. And it can a reference for other IM software in protocol analysis.

Key words: QQ software, DPI, protocol analysis

CLC Number:

TP309

Lifen ZHENG, Yang XIN. Analysis and Implementation of QQ Software Protocol Based on DPI Technology[J]. Netinfo Security, 2016, 16(1): 51-58.

Figures/Tables 17

References 31

[1]	肖梅,辛阳. 基于朴素贝叶斯算法的VoIP流量识别技术研究[J]. 信息网络安全,2015(10):74-79.
[2]	金婷,王攀,张顺颐,等.基于DPI和会话关联技术的QQ语音业务识别模型和算法[J].重庆邮电学报:自然科学版,2006,18(6):789-792.
[3]	齐行程,刘文波.基于Netfilter L7-filter过滤系统的研究[J].电子科技,2011,24(3):31-33,37.
[4]	贾堃,孙长宾,姜凌.基于QQ软件的通信原理分析[J].数字研究与应用,2014(4):108-109.
[5]	CHEN Xiaoxian, YUAN Zhenlong, XUE Yibo.PBC: A Novel Method for Identifying QQ Traffic[C]//International Conference on Computing, Networking & CommunicationsIn. August 19-21,2014 in Xiamen, China. Proceeding of IEEE ICNC, 2014. :787-791.
[6]	李巍,李丽辉,李佳,等.远控型木马通信三阶段流量行为特征分析[J]. 信息网络安全,2015(5):10-15.
[7]	陈磊. 基于QQ聊天程序的通信原理编程探讨[J].赤峰学院学报(科学教育版),2011,3(4):133-134.
[8]	李晗. IP网络流量监测及用户行为分析[D].北京:北京邮电大学,2010.
[9]	卞琛,于兴艳,修位蓉,等.基于MPLS VPN技术的网络监控系统分析与设计[J]. 信息网络安全,2015(5):28-33.
[10]	刘胤. 深度包检测的研究与设计[D].贵阳:贵州大学,2008.
[11]	吴倩. 基于DPI与DFI的流量识别与控制系统的设计与实现[D].成都:电子科技大学,2013.
[12]	万兵,杨阳.VoIP流量监测技术的研究与应用[J].电信快报,2010(2):32-35.
[13]	丁卫球. 基于网络行为特征的木马检测技术[D]. 南京:南京邮电大学,2013.
[14]	杨俊. 移动P2P软件的下载调度与优化[D]. 武汉:华中科技大学,2013.
[15]	葛潇逸. UDP网络流量的分类研究[D]. 呼和浩特:内蒙古大学,2013.
[16]	张瀚. 基于DPI技术的P2P流量检测系统设计[D]. 北京:北京邮电大学,2013.
[17]	文政. 基于混沌-支持向量机理论的网络流量预测[D]. 郑州:郑州大学,2012.
[18]	贾艳艳. 基于被动测量的迅雷体系结构及下载策略研究[D]. 昆明:云南大学,2012.
[19]	周东旭. Ares协议分析与流量检测机制研究[D]. 南京:南京邮电大学,2012.
[20]	张小敏. 基于DPI的P2P流量识别方法研究[D]. 南京:南京邮电大学,2012.
[21]	荣义昌. 基于PDNS的BitTorrent流量局域化算法的仿真与实现[D]. 武汉:华中科技大学,2011.
[22]	杨东清. 计算机网络P2P流量的检测识别研究[D]. 昆明:云南大学,2011.
[23]	雷蕾. 关于P2P流媒体流量识别的研究与实现[D]. 上海:华东师范大学,2008.
[24]	王一. P2P流媒体监控平台的设计与实现[D]. 上海:上海交通大学,2008.
[25]	张文. 局域网下针对P2P流量识别技术的研究与实现[D]. 济南:山东大学,2007.
[26]	张海宁. 流量属性选择在P2P流量识别中的应用研究[D]. 北京:北京邮电大学,2008.
[27]	陆晓雯. P2P流量识别与控制系统的设计研究[D]. 南京:南京理工大学,2008.
[28]	任肖丽. P2P流量识别的研究与实现[D].上海:华东师范大学,2007.
[29]	沈磊. P2P流量控制系统的研究与实现[D]. 成都:电子科技大学,2007.
[30]	蔡向峰. 基于应用层的P2P流量识别研究[D]. 北京:北京邮电大学,2007.
[31]	刘强. P2P流量监控技术研究与实现[D]. 北京:北京邮电大学 2007.