基于DPI的网络用户行为感知与分析研究[精品文档]
基于七层DPI流控识别技术的无线网络研究与实现
文 章编 号 ： １ ０ ０ ９ － ４ ６ ０ １ （ ２ ０ １ ７） ０ ２ — ０ １ １ ８ — ０ ５
随 着计 算 机 网络 通 信 技 术 的快 速 发 展 ，互 联 网与 我们 的 生活越 来 越密 不可 分 。２ ０ １ ７年 １月 ，
早 期 的 网络业 务 流 量检 测 ，主 要 从 Ｉ Ｐ地址 和 传 输 层 的端 口来 了解 网络 流量 的类 型 ，因 为 很 多 传 统 的 应用 协 议使 用 固定 的知 名端 口（ Ｗｅ ｌ ｌ — ｋ ｎ ｏ ｗ ｎ
量 的应用层软件不使用 固定的端 口进行通信 ，例
如典 型 的 Ｐ ２ Ｐ协 议 ，另外 也有 很 多传 统 的协 议 不
使用 固定 端 口 ，例 如某 些 网 络 即 时通 信 软 件 可 以
使用 ８ ０端 口也可 以使用 ４ ４ ３端 口，这样 检 测 ８ ０ 端 口的 流量 就 不一 定完 全 是 Ｈ Ｔｒ Ｐ协议 的流量 “ 。
分带 宽 ，造 成无线 网络延 迟卡 顿 。
协议 （ Ｔ ｅ ｌ ｎ ｅ ｔ ） 使用的是 ２ ３端 口，域名解析服务 （ Ｄ Ｎ Ｓ）使 用 的 是 ５ ３ 端 口 ， 超 文 本 传 输 协 议
（ Ｈ １ ｖ ｒ Ｐ） 使 用 的是 ８ Ｏ 端 口等 。早 期 的协 议 规 定
１ ０ ２ ４ 以下 的端 口留给知 名协 议 使 用 ，这样 就 可 以
川 使 用 人炎 的检 测 于段 ： 基于 应用数 据 的 “ 特
６ ． ９ ５亿 ，占比达 ９ ５ ． １ ％。作为 移动终 端 接 入 网络 的 基 础设 施 ，ＷＩ Ｆ Ｉ 的发 生 流量 占比已经 过半 。但 高 密度 环境 下 的 ＷＩ Ｆ Ｉ 网络 使用 效果 却 不尽 如人 意 ， Ｐ ２ Ｐ、 Ｗｅ ｂ Ｔ ＼ 、网络游 戏 、 Ｖ ｏ ｌ Ｐ等应 用 占据 了大部
移动互联网时代DPI解析系统的研究
移动互联网时代DPI解析系统的研究罗巍;黄根华【摘要】在移动互联网时代,基于上网用户和流量爆发式增长的发展趋势,电信运营商通过部署DPI解析系统发现价值用户、聚合价值业务、积极应对互联网业务的增长.电信运营商数据采集解析设备通过分光、端口镜像等方式获取CE链路上的用户上网记录数据以及AAA、AN-AAA侧用户数据,基于采集到的数据进行深度解析.本文就DPI解析系统的结构、功能模块重点给予了分析及经验性指导,供参考.【期刊名称】《广东通信技术》【年(卷),期】2017(037)005【总页数】5页(P55-59)【关键词】流量;DPI;采集;解析;数据【作者】罗巍;黄根华【作者单位】中国电信股份有限公司新疆分公司计划建设部;广东省电信规划设计院有限公司电信咨询设计院【正文语种】中文在移动互联网时代，基于上网用户和流量爆发式增长的发展趋势，电信运营商通过部署DPI解析系统发现价值用户、聚合价值业务、积极应对互联网业务的增长。
电信运营商数据采集解析设备通过分光、端口镜像等方式获取CE链路上的用户上网记录数据以及AAA、AN-AAA侧用户数据，基于采集到的数据进行深度解析。
本文就DPI解析系统的结构、功能模块重点给予了分析及经验性指导，供参考。
罗巍工程师，毕业于成都信息工程学院，现就职于中国电信股份有限公司新疆分公司计划建设部，负责IT及业务网平台项目管理工作。
曾负责过新疆电信智能网管平台、能力开放平台、翼支付平台、“营改增”IT支撑项目等多个省级重点项目管理工作。
黄根华工程师，毕业于中山大学，硕士，现就职于广东省电信规划设计院有限公司电信咨询设计院，长期从事电信网络咨询与规划工作，在支撑系统、业务网等方面具有深厚的理论功底和丰富的项目经验。
DPI(Deep Packet Inspection，深度报文检测)是相对于传统报文检测技术而提出的一种报文检测技术。
作为一种灵活有效的业务识别技术，近年来，在网络中得到了广泛使用。
基于dpi数据的网络感知提升方案研究
2020年第1期132网络与通信信息技术与信息化基于DPI 数据的网络感知提升方案研究汤 冰* 刘昌兴** 刘薇薇TANG Bing LIU Chang-xing LIU Wei-wei摘 要 随着4G 的快速发展，通信技术的不断发展提升，我们的服务也逐渐从“服务网络”向“服务为人”进行了转变，体现了我们网络优化与时俱进和不断探索的精神，在如今的指标考核体系中代表业务感知的KQI 已经占据了相当大的比重，因此我们针对业务感知展开了专项优化服务旨在提高用户感知，保证用户满意度，北区针对用户满意度展开了基于DPI 深度包检测的分析研究，通过精细识别用户业务，并实施针对性策略，提升用户网络感知体验，业务的感知体验，契合集团精准优化思路，满足用户不同业务感知的要求，在携号转网的政策下，助力用户在网挽留。
关键词 DPI 技术；网络感知提升；用户体验doi：10.3969/j.issn.1672-9528.2020.01.043* 中国移动通信集团设计院有限公司黑龙江分公司 黑龙江哈尔滨 150080** 中国移动通信集团吉林分公司 吉林长春 1300000 引言基于DPI 包检测技术，可以具象化的分析用户话单，以实际的用户业务作为基础深入分析导致用户感知差的具体业务类型，并基于不同业务的特点展开优化工作。
以A 地市月粒度话单为基础，以用户投诉库和用户话单评分两个维度为抓手，展开基于大数据的数据分析，分析发现目前A 地市地市访问次数最多的业务为视频业务，感知最差的业务为游戏业务，发展潜力最大的业务为即时通信业务，因此针对以上三类业务，我们展开了具体的优化工作。
由于视频类业务、即时通信类业务和游戏业务三类业务的业务特点各不相同，因此我们针对三类业务分别制定了策略并展开优化，经过为期半年的优化现阶段整体IP 速率由8.01Mbps 提升到11.03Mbps，IP 时延由78.98ms 降低为51.15ms，提升幅度明显。
基于DPI（深度报文解析）的应用识别
基于DPI（深度报⽂解析）的应⽤识别⼀、概述1.DPI（Deep packet inspection，深度报⽂解析）所谓“深度”是和普通的报⽂分析层次相⽐較⽽⾔的，“普通报⽂检測”仅分析IP包4 层下⾯的内容，包含源地址、⽬的地址、源port、⽬的port以及协议类型。
⽽DPI 除了对前⾯的层次分析外，还添加了应⽤层分析，识别各种应⽤及其内容，主要实现⼀下功能：1）应⽤分析——⽹络流量构成分析、性能分析、流向分析等。
2）⽤户分析——⽤户群区分、⾏为分析、终端分析、趋势分析等；3）⽹元分析——依据区域属性（市、区、街道等）、基站负载情况进⾏分析等；4）流量管控——P2P限速、保证QoS、带宽保障、⽹络资源优化等。
5）安全保障——DDoS攻击、数据⼴播风暴、防范恶意病毒攻击等。
2.⽹络应⽤的⼤致分类如今的上的应⽤不计其数，但⼤众经常使⽤的⽹络应⽤能够进⾏穷举。
据我的了解应⽤识别做的最好的就是华为，号称能识别4000种应⽤。
协议分析是⾮常多防⽕墙公司（华为、⽹神、天融信、⽹康等）的基础模块。
也是⾮常重要的模块，⽀撑着其它的功能模块的实现，精准的应⽤识别。
⼤⼤提⾼产品的性能和可靠性。
像我如今在做的基于⽹络流量特征识别恶意软件的建模，精准的，⼤量的协议识别也是⾮常重要的⼀环。
公司出⼝的流量剔除掉经常使⽤应⽤的⽹络流量，剩下的流量占⽐会⾮常少，更好的进⾏恶意软件的分析，报警。
依据我的经验将现有经常使⽤的应⽤依据作⽤进⾏分类：ps：依据个⼈相应⽤的理解进⾏应⽤分类，⼤家有什么好的建议欢迎留⾔提议1、电⼦邮件类2、视频类3、游戏类4、办公OA类5、软件更新类6、⾦融类（银⾏、⽀付宝）7、股票类8、社交通讯类（IM软件）9、Web浏览（借助url可能会更好的识别）10、下载⼯具类（⽹盘、P2P下载、BT类相关）P2P下载是⾮常蛋疼的硬⾻头。
P2P下载相关：迅雷、Flashget-2.4/3.4、EasyMule-1.1.11、QQDownload、Vagaa-2.6.7.1、Baidu下吧-4.0.0.1BT类相关：BitComet/BitTorrent、gnutella、KAZAA、directconnect、ARES、SOUL、WINMX、APPLE、DC、MUTE、XDCC、WASTE3.传统的协议识别基于port的协议识别⽹络中多种应⽤层协议能够同⼀时候执⾏在同⼀台计算机的同⼀个 IP 地址上。
DPI技术在移动分组网中的应用研究
业务在 网络 系统 中得 到优先保障。文章主要对 Ｄ Ｐ Ｉ 技术在移动分组 网中应用进行研 究。 关键 词： Ｄ Ｐ Ｉ ； 移动互联 网； 分组 网 中图分类 号 ： Ｔ Ｎ９ ２ ９ ． ５ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ３ — １ １ ３ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ — ０ ２ ０ １ ． ０ ２ 浅层报文检测 （ Ｓ Ｐ Ｉ －Ｓ ｈ ａ ｌ ｌ ｏ ｗ Ｐ ａ ｃ ｋ ｅ ｔ Ｉ ｎ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ） ， 就是对 网络层 （ Ｉ Ｐ地址 、 协议类 型） 、 传输 层 （ Ｔ Ｃ Ｐ端 口号、 Ｕ Ｄ Ｐ端 口 号）数据进行快速匹配 ，比如认为 目的端 口为 ８ ０的报文都是 Ｈ Ｔ Ｔ Ｐ的协议 。通常是采用专用 Ｔ Ｃ Ａ Ｍ 芯片实现 。 深层报文检测 （ Ｄ Ｐ Ｉ 一 ． Ｄ ｅ ｅ ｐ Ｐ ａ ｃ ｋ ｅ ｔ Ｉ ｎ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ｔ ｏ ｎ ） ， 是对 Ｔ Ｃ Ｐ ／
２ ０ １ ３ 年 第 ２ 期
信 息 通 信
Ｉ ＮＦ ＯＲＭ ＡＴＩ ＯＮ ＆ Ｃ０Ｍ Ｍ ＵＮＩ ＣＡＴ １ ０ＮＳ
２０１ ３
（ 总第 １ ２ ４ 期）
（ Ｓ ｕ ｍ ．Ｎ ｏ １ ２ ４ ）
ＤＰ Ｉ 技术在移动 分组 网中的应用研究
张根喜
（ 中兴通讯 ， 江苏 南京 ２ １ ０ ０ ３ ６）
处 境尴尬 。如何 有效使用 有限无线带 宽资源 ， 保障 能够 给运 营 商带来利润 的业务在 网络系统 中得 到优先保 障， 是运 营商
使用DPI技术研究校园网站的用户行为
微处理机MICROPROCESSORS使用DPI技术研究校园网站的用户行为*徐江红，赵婉芳（北京电子科技职业学院，北京100016）摘要：针对如何通过吸引用户对校园网的资源进行访问，提高教学资源利用率问题，使用DPI技术对校园网用户行为作深度挖掘，通过对用户行为流量的实时采集，从中提取用户行为特征，并对这些行为特征进行归类、入库、分析，在此基础上研究网站优化策略，从而使校园网站的设计更具人性化、个性化，吸引用户对网站访问，使得网站上教学资源能够被有效地利用起来。
关键词：数据挖掘；DPI技术；用户行为DOI编码：10．3969/j．issn．1002－2279．2013．04．009中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1002－2279（2013）04－0029－04User＇s Behavior Analysis and Digging on College WebsiteBased on DPIXU Jiang－hong，ZHAO Wan－fang（Beijing Vocational College of Electronic Science，Beijing100016，China）Abstract：How to obtain，analyze and dig the user＇s behavior on college website has become one of the critical requirements．This paper uses DPI technology to dig user＇s behavior on college website，ana-lyze their hobby，provide the strategy of modifying the design of website，and improve the satisfied level of users．Key words：Data digging；DPI technology；User behavior1前言随着信息技术和网络技术的飞速发展，各种各样网络学习平台的出现，使用户的学习越来越方便。
基于DPI大数据分析的移动互联网端到端业务感知KQI质差定段预定位方法
知Ｋ ＱＩ 质 差 定 界 定段 方 法 ， 以 用 户 感 知 Ｋ ＱＩ 为 引 领 ， 实现 先 于 用 户发 现 问题 ， 实现
感知质 羞问题 定段和预 定位 ，并提供 了现 ＿ 羽部 署ｉ 芝 议， ， ｒ 以为运 营商 建立 ４ Ｇ 用 Ｐ感 知质量的 差异化 比较优势提供有 效的 乏撑
首包时延不易感知而首页用户使用网页浏览视频这2类业务时感知质量达到优莲二篁皇面二用时延可以反映用户点击打开网页到浏览器加载完第一个首秀和良好的整体比例dpi优良率可以是终端无线核页元素所经历的时长而首屏时延则可以反应用户发起浏心网sp等各个维度的也可以是全网端到端质量的一览请求到终端加载完首屏所有资源之间所经历的时长个评价值当用于全网端到端的kqi质量评价时dpi32视频类指标优良率是全网所有无线小区的dpi优良率的平均值一视频类业务流程如图3所示根据分析和研究视般认为全网dpi优良率不得小于90否则将造成明显频下载速率和视频卡顿频率为视频类业务里用户易感知的用户感知质差网络易测量的2个主要kqi指标33kql评价门限4基于dpi大数据分析的kqi质差定段本文通过大量的测试并结合某运营商现网业务的预定位3201704广东通信技术运营与应用运营应用丝一smartphonednswebserveriiiiiil口埭直dns解竹
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瞬 测笕 － 即时通信１ ｌ ３ 视努 － 应用市± 而
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DPI技术
D P I技术(总16页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除1DPI技术介绍1.1DPI技术产生的背景近年来，网络新业务层出不穷，有对等网络（Peer-to-Peer，简称P2P）、VoIP、流媒体、Web TV、音视频聊天、互动在线游戏和虚拟现实等。
这些新业务的普及为运营商吸纳了大量的客户资源，同时也对网络的底层流量模型和上层应用模式产生了很大的冲击，带来带宽管理、内容计费、信息安全、舆论管控等一系列新的问题。
尤其是P2P、VoIP、流媒体等业务，当前P2P业务的流量已是相当巨大的，这打破了以往“高带宽、低负载”的IP网络QoS提供模式，在很大程度上加重了网络拥塞，降低了网络性能，劣化了网络服务质量，妨碍了正常的网络业务的开展和关键应用的普及。
同时，P2P的广泛使用也给网络的信息安全监测管理带来了极大的挑战。
由于P2P流量的带宽吞噬特性，简单的网络升级扩容是无法满足运营商数据流量增长需要的，加上网络设备缺乏有效的技术监管手段，不能实现对P2P/WEB TV等新兴业务的感知和识别，导致网络运营商对网络的运行情况无法有效管理。
传统的网络运维管理，往往通过设备网管实现对网元级的管理，后来发展至网络级管理，可以对上层的简单应用进行管控，而这些应用级管控技术大多采用简单网络管理协议SNMP或者基于端口的流量识别进行进行分析和管理。
因此，如何深度感知互联网/移动互联网业务，提供应用级管控手段，构建“可运营、可管理”的网络，成为运营商关注的焦点。
1.2DPI能够为运营商解决什么问题互联网及移动互联网面临大量“高消耗、低价值”的业务对带宽的吞噬压力，网络安全和服务质量问题亟待解决，主要面临如下问题：网络出口带宽增加了一倍，可没几天还有大量用户投诉上网慢，收邮件慢，流媒体缓冲时间长，为什么？不断升级换代交换机、路由器等核心网设备，投资不少可网络设备的性能总是无法跟上带宽的增长速度。
基于DPI数据的人群分析方法及实践
基于DPI数据的人群分析方法及实践作者：范家杰宫云平来源：《移动通信》2020年第10期【摘要】随着社会的发展，人们对公众场合安全问题越来越重视，对热点区域人流监控的需求日益旺盛。
传统的方法是通过摄像头、红外等设备进行监控[1]，但是这种方法投入大，耗时耗力，不太适合大范围监控区域。
针对这一问题，提出一种基于DPI数据的实时人群分析方案，通过采集用户上网行为形成的海量DPI数据，对DPI数据进行实时解析，可以获得包括地理位置、访问网站、使用时长等信息，然后根据地理位置划分出不同区域，最后按区域进行分类汇总分析，并输出人群分布以及使用爱好等情况。
本方案已经成功应用于实际系统，取得良好效果。
【关键词】DPI;结构化流;人群分析doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2020.10.011 中图分类号：TN91文献标志码：A 文章编号：1006-1010（2020）10-0061-05引用格式：范家杰，宫云平. 基于DPI数据的人群分析方法及实践[J]. 移动通信， 2020，44（10）： 61-65.0 引言随着移动互联网的不断发展以及各类智能设备日益深入民众日常生活中，人类社会产生的数据量正在以指数级快速增长，人类已经正式迈入大数据时代[2]。
如今，运营商能够获得的用户数据越来越丰富，通过DPI（Deep Packet Inspector，深度分组检测）分析技术，能够较好地识别网络上的流量类别、应用层上的应用种类等[3]。
在这个“数据为王”的时代，如何充分利用这笔重要的战略资产已经成为重中之重的问题[4]。
另一方面，随着社会发展，针对热点区域的人群分析也越来越重要。
而传统的通过摄像头、红外等设备的监控方法，不仅需要投入巨大的硬件成本、人力成本，而且在显示器能看到的监控区域还很有限，可见传统方法针对大范围的监控力不从心。
运营商通过收集用户收集上报的DPI信息，可以获得手机用户的地理位置、上网时长等内容，因此可以通过DPI信息从另一方面感知热点区域人流聚集情况，达到人群分析的目的。
《基于参与式感知的个体移动特征识别研究》范文
《基于参与式感知的个体移动特征识别研究》篇一一、引言随着移动设备的普及和无线通信技术的快速发展，人们日常生活中的移动行为数据已经成为一个巨大的信息库。
这些数据不仅包含了丰富的个体移动特征，还为研究城市交通、人口流动等宏观问题提供了宝贵的数据支持。
然而，如何有效地从这些海量的移动数据中提取出个体移动特征，已经成为了一个亟待解决的问题。
参与式感知技术的出现，为这一问题提供了新的解决思路。
二、参与式感知技术参与式感知技术是一种新型的感知计算模式，它通过利用大量的、分布式的移动设备，收集和分析用户的行为数据，以实现对环境的感知和理解。
在个体移动特征识别中，参与式感知技术可以有效地收集和分析个体的移动轨迹、速度、加速度等数据，为个体移动特征识别提供丰富的数据支持。
三、个体移动特征识别个体移动特征识别是指通过对个体的移动数据进行处理和分析，提取出个体的移动特征。
这些特征包括但不限于个体的移动轨迹、速度、加速度、停留时间等。
通过对这些特征的识别和分析，可以进一步了解个体的生活习惯、出行规律等信息。
在基于参与式感知的个体移动特征识别中，我们需要利用大量的移动设备收集个体的移动数据。
首先，通过移动设备上的传感器，如GPS、加速度计等，收集个体的移动轨迹和速度数据。
然后，利用数据处理和分析技术，如聚类分析、机器学习等，对收集到的数据进行处理和分析，提取出个体的移动特征。
四、研究方法本研究采用基于参与式感知的个体移动特征识别方法。
首先，我们设计了一个移动数据收集系统，利用大量的移动设备收集个体的移动数据。
然后，我们利用数据处理和分析技术，对收集到的数据进行处理和分析。
具体来说，我们采用了聚类分析的方法，将个体的移动轨迹进行聚类，从而提取出个体的移动特征。
同时，我们还利用机器学习的方法，对个体的移动特征进行分类和预测。
五、实验结果与分析通过实验，我们验证了基于参与式感知的个体移动特征识别方法的可行性和有效性。
首先，我们收集了一定数量的个体的移动数据，然后利用聚类分析和机器学习的方法，对数据进行处理和分析。
基于机器学习的网络舆情分析与社会动态感知研究
基于机器学习的网络舆情分析与社会动态感知研究网络舆情分析和社会动态感知是当下热门的研究领域之一，它们通过利用机器学习等技术分析社交媒体上的大数据，帮助人们更好地理解和把握社会舆论和动态变化。
本文将从基于机器学习的角度出发，探讨网络舆情分析与社会动态感知的研究现状、方法和应用，并提出未来可能的发展方向。
首先，我们来了解一下网络舆情分析的研究现状。
随着互联网的发展，社交媒体平台如微博、微信、Twitter等成为了人们重要的信息获取和传播渠道。
然而，海量的社交数据对人工分析来说是巨大的挑战，而机器学习技术的引入为网络舆情分析提供了有效的解决方案。
目前，已有许多机器学习算法被应用于网络舆情分析，如文本分类、情感分析、主题模型等。
这些算法能够自动识别和分类社交媒体上的文本内容，从而提供价值洞察和决策支持。
例如，当某一重大事件发生时，可以通过网络舆情分析来了解公众的观点和情感倾向，从而及时进行舆情应对和风险管理。
其次，我们来探讨一下社会动态感知的研究现状。
社会动态感知致力于通过分析社交媒体上的信息，把握社会动态和趋势。
这项研究既需要对海量数据进行高效处理，也需要对数据中蕴含的信息进行深入挖掘。
机器学习在社会动态感知中的应用主要包括时序预测、异常检测和事件演化等方面。
例如，通过提取社交媒体上的关键词，并结合时间序列分析，可以预测某一事件的发展趋势和可能的结果。
此外，还可以利用异常检测技术，及时发现和处理社交媒体上的虚假信息和恶意行为。
社会动态感知的研究不仅可以帮助人们了解社会变化，也可以为政府和企业提供决策参考。
基于机器学习的网络舆情分析和社会动态感知在许多领域都有广泛的应用前景。
首先，政府可以利用这些技术来监测公众的关注点和舆论导向，从而及时调整政策和改善民生。
例如，在疫情期间，政府可以通过分析社交媒体上的舆情，掌握公众对疫情的态度和需求，进而有针对性地进行宣传和防控。
其次，企业可以借助这些技术来了解消费者的喜好和需求，从而优化产品设计和市场策略。
感知基于网络服务的计算研究与开发
感知基于网络服务的计算研究与开发随着互联网的迅速发展，我们的生活越来越离不开网络服务。
而在这个数字化时代，感知基于网络服务的计算研究与开发变得尤为重要。
本文将对这一主题展开探讨，从概念解释、研究内容和发展前景三个方面进行分析，以期对该领域有更深入的了解。
首先，让我们先来了解“感知基于网络服务的计算”的定义。
感知基于网络服务的计算是一种将感知技术与网络服务相结合的领域。
感知技术通过传感器等设备，收集和处理环境中的信息，例如温度、湿度、光线等。
而网络服务则使得这些信息能够通过互联网进行传输，使得远程用户能够实时获取和控制这些数据。
因此，感知基于网络服务的计算可以将传感器数据与互联网服务相结合，实现远程监控、操作和数据分析等功能。
在研究内容方面，感知基于网络服务的计算涵盖了多个层面。
首先是传感器设备的研究与开发。
这包括了传感器的设计、制造和集成等技术，以及与网络通信的集成。
其次是数据采集与传输的研究。
这一领域涉及到数据采集的算法和方法，以及通过网络将数据传输至用户端的技术。
第三是数据处理与分析的研究。
这方面的重点在于如何对采集到的数据进行分析和挖掘，以获得更有价值的信息。
最后是网络服务的研究与开发。
这包括了云计算、边缘计算、物联网等相关技术的应用和研究。
感知基于网络服务的计算在多个领域都有广泛的应用和发展前景。
首先，在智能家居领域，感知基于网络服务的计算可以实现对家居环境的实时监控和控制，使得家庭能够更加智能化和便捷化。
其次，在工业自动化领域，这一技术可以帮助实现工业生产的智能化管理和监控，提高效率和品质。
此外，在城市管理和交通领域，感知基于网络服务的计算可以应用于交通监控、智慧停车和城市安全等方面，促进城市的可持续发展。
另外，在医疗健康领域，通过感知基于网络服务的计算，医疗监测和治疗将更加便捷和准确，满足人们不断增长的医疗需求。
然而，感知基于网络服务的计算也面临一些挑战和问题。
首先是数据安全和隐私问题。
基于DPI技术的CCG在移动互联网中的解决方案分析
(讯)摘要阐述了DPI深度包检测技术及采用其技术的CCG在移动互联网中的应用，介绍了UT斯达康基于电信级ATCA平台及DPI技术的TC8000 CCG解决方案，及其在3G EVDO 数据网络中的应用。
1.移动互联网的快速发展与CCG的重要性互联网的快速发展已经深刻改变了人们的工作方式和生活方式，从电子邮件，B2B/B2C的电子商务交易，到QQ/MSN 的即时通讯，Web2.0的微博，甚至开心网上种菜，我们的工作与生活已经被互联网化。
同时，移动业务的快速发展，尤其是3G网络的部署与更多智能终端的推出，使得互联网进入了一个崭新的移动互联网发展阶段。
“手机将变得无所不能”，这是比尔?盖茨对未来手机发展的一个预测。
这个预测已逐步变成现实，例如搜索、网页浏览、邮件收发、视频通讯、电子书下载、电子地图、电子支付、微博等，PC机上的互联网应用已经逐步在智能终端上得以实现。
可以断定，移动互联网业务在智能移动终端多样化，IP承载与传输网络，3G核心数据网络与IMS等平台建设的逐步到位与完善下，在2010年必将进入一个快速的发展时期。
移动互联网根植并发展于传统互联网，在传统互联网发展与建设中出现的问题必然会在移动互联网出现，如IP地址管理，带宽管理，网络安全，垃圾信息，ICP/ISP的管理与合作等问题。
同时，对于传统互联网出现的新技术与应用，移动互联网也必须及时吸收、更新与应用，如SaaS(Software as a Service，软件即服务)，云计算，Widget微技，电子支付等。
在传统双绞线的XDSL与以Ethernet为主的Internet数据接入网业务中，电信运营商主要是对于基础网络进行建设，为宽度化铺路搭桥，实际收益工具比较单一：主要是进行带宽管理与租赁，对于内容、应用与业务运营等部分由于先期网络建设与技术限制，参与较少。
因此，在目前移动互联网的建设中，如何进行差异化建设、提供精细化经营，是电信运营商不得不面对的实际问题与挑战。
基于DPI的LTE网络用户行为感知系统的设计与实现
Design and Implementation of DPI-Based User＇s Behavior Perception System in LTE Network
作者： 王建 张治中 骆云龙
作者机构： 重庆邮电大学通信网与测试技术重点实验室,重庆400065
出版物刊名： 电信科学
页码： 77-83页
年卷期： 2014年 第7期
主题词： LTE网络 S1接口 深度分组检测 聚类爬虫 用户行为感知
摘要：针对电信运营商越发迫切的智能管道需求，提出了一种具有自学习功能的移动互联网用户行为感知系统的解决方案。
本方案针对传统监测系统用户感知度低、统计能力不足等缺点，对现行LTE网络S1接口用户面协议进行分析，并结合当前互联网主流的行为分析技术——深度分组检测（DPI）技术和聚类爬虫技术的优势，实现了以协议解码、业务呼叫／事务详细记录（xDR）合成为基础的LTE网络用户行为精准分析。
本系统经现网数据验证，能达到既定目标，对满足智能管道的需求具有一定的指导价值。