基于业务安全策略需求的路由模型研究*

2010-11-27张旋

网络安全与数据管理 2010年23期

张旋

(南京邮电大学物联网研究院，江苏南京 210003)

随着人们对网络应用的多样化需求的增长，特别是对数据、语音、视频的网络多媒体应用的需求急剧的增长，Internet中尽力而为传输模式已无法满足各种多媒体应用和用户对网络传输质量的要求。尽力发送服务不区分业务种类，只是将网络资源公平地分配给各类业务，这种机制无法保证网络层传输的参数，而丢失率、带宽、时延等对于应用业务是至关重要的。因此，以提高网络资源利用效率、为用户提供高质量服务作为目标的QoS研究是当前Internet领域的重要研究课题。

基于业务识别的QoS路由模型根据不同的安全/QoS路由策略划分不同的业务类，并给各业务类数据包标志 DSCP(Diffserv Code Points)值，实现策略可配置的可信路由，达到区分服务的目的。

1 业务分类和QoS参数约束

服务质量 QoS(Quality of Service)在 RFC2386中的定义为：网络在传输流数据时必须满足的一系列服务需求。这里，流数据指的是从源地址到目的地址以一定的服务质量进行传输的数据流。不同的业务对网络的性能要求也不尽相同，这种要求可以用一种统一的QoS参数来表示，包括：可靠性、时延、时延抖动、丢包率、吞吐量等。

各种业务经过网络时，不同的业务对网络的要求是不同的，不同的业务级别对指标要求也不一样。为了保证用户业务在网络中的性能，将业务划分为不同的等级，如表1所示。

表1 业务分类和等级映射

2 数据包的业务类别标志

路由器在精确识别和分类数据包的业务类型之后，对它进行标注处理，确保网络上的交换机或路由器等网络设备可以对该应用数据包按优先级进行路由选择。根据制定的QoS策略所对应的业务类别和相应的优先等级，参照 RFC2474[1]和 RFC2475[2]中的 DS字段，设定 6位区分服务编码点域，标志相应的DSCP值，DS字段结构如图1所示。当前路由器和相应的后继路由器就可根据设定的DSCP值和可信路由策略之间的对应关系作相应的策略路由处理。

图1 DS字段结构

3 基于智能业务识别的QoS路由模型

基于业务识别的QoS路由模型如图2所示。整个系统分为3个模块：智能业务识别与流量控制、数据包标志和基于业务识别的QoS路由。首先，按照网络的实际需求制定安全/QoS策略，基于业务识别的QoS路由模型根据不同的QoS路由策略划分不同的业务类，不同的业务类具有不同的路由度量，如带宽、时延、丢包率等，并给各业务类数据包标志DSCP值，根据不同的DSCP值或路由度量参数选择合适的路由算法，实现策略可配置的QoS路由，达到区分服务的目的[6]。

图2 基于业务智能识别的QoS路由模型

总体上说，基于智能业务识别的QoS路由模型根据不同的QoS路由策略划分不同的业务类[4]，并给各业务类数据包标志DSCP值，根据DSCP值选择路由。其简化的逻辑如图3所示。

图3 基于智能业务识别的QoS路由逻辑

如图2所示，业务流经过DSCP分类器，根据DSCP值被分成主动队列 1，2，…，n，每个队列都有各自的队列标识指针，该指针指向该队列的具体路由表，根据路由表转发数据包。路由结构如图4所示。

图4 路由结构

4 带宽-时延-时延抖动-丢包率限制路由问题

如表1所示，在各种业务中对QoS的要求有所不同，实际上，在QoS路由选择中，要对所有的 QoS参数进行优化是不太可能的，本文在进行QoS路由的优化选择时，以带宽、时延、时延抖动和丢包率为主要的优化选择。

据统计，全国有一半以上的耕地缺少灌溉设施，而现有的农田水利工程也因老化失修，难以发挥其价值，效益衰减。大部分地区在旱灾发生时直接抽取地下水进行灌溉，通过这一途径将水从含水层中转移走的速度要快于水流入含水层使其得到补充的速度，一旦地下含水层干涸，干旱过后的降雨必须持续很长时间，让雨水充分渗透，这样水才能向下滴流，使流失的地下水重新恢复。因此，不合理的抗旱灌溉制度加大了干旱可恢复性的难度，甚至超出地下水资源的承载能力，致使隐性干旱的发生。

[3]提出了一种多可加性条件下端到端的QoS路由算法，先将包丢失率条件转化为可加性条件，再将带宽和费用作为剪枝条件，搜索出合适的路径。本文对参考文献[5]提出的算法进行了改进：首先，调整了剪枝的条件，不考虑费用条件；其次，对满足条件的路径按照时延进行升序排序。包丢失率转换为可加性条件的转换过程如下：

其中，packet_lost(n)表示在任一网络节点(n∈V)的丢包率函数，packet_lost(e)表示任一链路(e∈V)的丢包率函数。

4.1 算法描述

该算法中最重要的数据结构是为搜索建立一个堆栈，用此堆栈保存已经搜索过的路径相关信息，假设源节点为 s，堆栈为 Q，栈首元素为q0。

改进的算法描述如下：

步骤1：变量初始化，给结构体q0赋初值；

步骤2：用改进的Dijkstra算法，求出节点到目的节点的最小值，如最小时延、最小时延抖动和最小丢包率；

步骤 3：将栈首 q0压入堆栈 stack；

步骤4：当栈非空时，若邻节点的性能满足QoS要求，则将该节点记入QoS路径中；

步骤5：对所有满足条件的邻节点，按时延进行升序排列；

步骤6：输出结果。

4.2 模拟验证

用Visual C++在Win32环境下编程实现上述算法，并对如图5所示的网络模型进行模拟。运行结果如下：

(1)QoS路由请求1：源节点为1、目的节点为4、带宽约束 Bp=75、时延约束 Dp=30、时延抖动约束 DJp=10、丢包率约束-ln(1-PLP)=0.000 510。

结果：最佳路径：1→2→4，各个实际代价：band=90、delay=13、jitter=6、lost_rate=0.000 402。

(2)QoS路由请求2：源节点为2、目的节点为3、带宽约束Bp=85、时延约束Dp=35、时延抖动约束DJp=18、丢包率约束。

结果：最佳路径：2→4→5→3，各个实际代价：band=90、delay=27、jitter=10、lost_rate=0.000 441。

由上述结果可知，本算法得到的解可以满足QoS请求的所有路径中时延最短的路径。

本文根据QoS要求，把通信应用分为两个种类：实时应用和非实时数据。非实时数据是指现在网络中的大部分应用，要求尽力传送，一般只对丢包率有要求；实时应用对网络的性能要求比较高，其QoS要求包括时延、时延抖动、丢包率和带宽。基于智能业务识别的QoS路由根据各业务数据包标志DSCP值选择合适的路由算法，并提出了相应的路由结构，实现了策略可配置的QoS路由，同时提出了一种改进的启发式路由算法，并给出了验证范例，证明了该算法的可行性。