什么是深度数据包检测 （DPI）？
伴随着混合态成为生活的正常组成部分，新技术日益更新，不可避免的会通过网络传输大量数据。至关重要的是，要提供高可用性、快速解决问题和完美洞察的无缝用户体验。为了实现这一点，对网络进行端到端监控是很重要的。
深度数据包检查是一种用于在数据包流经网络时实时检查和分析数据包内容的技术，实现实时分析和决策。它用于各种目的，包括安全、流量管理、数据泄露、违反策略、恶意软件和服务质量。DPI允许在网络的应用层检查分组数据，而不仅仅是报头信息，后者提供了关于分组内容的更多信息。它包括查看数据包的实际有效载荷或内容，包括正在传输的数据和生成数据包的应用程序。.
深度数据包检测的工作原理
深度数据包检测根据网络管理员或 ISP 分配的规则评估数据包。与传统的数据包过滤不同，深度数据包检测监控这些数据包的内容，并确定其来源以及发送该数据包的服务或应用程序。然后，它根据预定义的规则决定如何处理此流量，并可以使用筛选器重定向来自特定在线服务或 IP 地址的非业务关键流量。
深度数据包检测软件与防火墙和入侵检测系统一起使用，作为传统安全系统的补充，以应对数据量增加、数据的复杂性以及安全威胁或异常。
深度数据包检测与传统数据包过滤
在组织中，作为数据包传输的信息通过整个网络的不同控制点。直到几年前，传统的数据包过滤还是在不完全减慢组织网络速度的情况下管理网络流量的最佳可用选项。但是，这有其局限性。传统的数据包过滤只读取每个数据包的标头信息，其中包括IP地址和端口号等数据。这使得威胁更容易避开防火墙。随着当今处理能力的提高和对更好可见性的需求，深度数据包检测监控每个数据包，包括来自网络上每个设备的数据和元数据，而不会完全降低网络速度。
然后，系统可以根据这些规则自动决定如何处理每个传入数据包，使组织能够防止隐藏的威胁和攻击。
根据 验证市场研究的一项报告， 深度数据包检测 （DPI） 市场规模在 16 年为 484.81 亿美元，预计到 2021 年将达到 114.043 亿美元，从 93 年到 2030 年的复合年增长率为 24.61%。
图案或签名匹配
特征码或特征码匹配是一种监视每个网络数据包的方法，以分析其内容并将其内容与常见攻击和先前识别的威胁的索引进行比较。不断更新此威胁情报数据库可以有效防止攻击。但是，这也是此方法的主要限制，因为模式或签名匹配仅限于检测已知攻击，而无法识别新的或不熟悉的攻击。
协议异常
协议异常可确保防止通过组织网络的未知攻击。它使用“默认拒绝”方法，该方法默认拒绝对系统或网络的所有访问，然后有选择地仅允许访问允许的那些资源。它通常用于防火墙和其他安全系统，以防止未经授权访问网络。正确配置后，此方法可确保仅允许业务关键型连接通过网络，只有授权的用户和设备才能访问这些资源，并且不会阻止合法流量。
入侵防御系统(IPS)
IPS 是一种入侵检测系统，它不仅仅是检测恶意流量。它是一种监控网络流量以查找潜在威胁或恶意活动迹象并采取措施防止或阻止这些威胁的技术。它通常通过实时检查网络流量来运行，查找指示潜在攻击的常见攻击或异常的模式或特征。IPS 可以使用一系列技术，包括基于签名的检测、基于行为的检测和基于异常的检测。
启发式和行为分析
启发式分析和行为分析是检测和防止安全威胁活动的两种常用技术。.
启发式分析是一种自动安全工具或软件分析网络流量行为以识别可能指示威胁的模式或属性的方法。它使用一组规则或算法来检测已知的攻击模式或可疑行为，然后标记任何潜在的匹配项。启发式分析通常用于识别以前未知或“零日”攻击，其中正在使用可能没有已知签名的新恶意软件或恶意行为。
行为分析是一种监视系统或软件活动以发现异常或可疑行为的技术。它的工作原理是为被视为正常行为的行为设置基线，并在发生或阻止任何破坏模式和偏离这些基线的活动时发出警报。行为分析用于识别可能没有已知模式或签名的恶意软件或其他恶意活动。
它们通过使安全工具来识别和响应新的和以前未知的威胁，从而补充了传统的基于签名的检测方法。
使用案例
深度数据包检测有多种用途，例如阻止恶意软件、合法拦截、入侵检测、检测收件人和发件人以及网络管理。
阻止恶意软件
DPI 与威胁检测结合使用时，可用于在恶意软件影响您的网络之前阻止恶意软件。此过程包括基于模式匹配和启发式分析检测现有威胁。
内容策略实施
DPI 允许组织阻止或限制对任何未经授权的应用程序的访问。它可用于检测或阻止违反策略和未经授权的数据访问的流量模式。
阻止数据泄露
DPI 有助于管理流入和流出流量以及网络活动。可以对其进行自定义以过滤掉敏感数据，以防止潜在的泄漏。
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