随着网络带宽的不断增加,网络技术的飞速发展,互联网已经成为当前世界上主要的交流工具和信息传播平台。近年来,为了保障数据传输的安全性,虚拟隧道协议由于其固有的加密性和私有性等特点被企业和个人广泛应用,常见的VPN协议、SSL协议甚至SSH协议等均被用作虚拟隧道,甚至部分厂商采用自制协议的方式来保证数据的安全。然而,随着虚拟隧道类协议的频繁使用,由此所带来的问题也逐渐凸显。一方面,由于无法对隧道内部所传输的内容进行检测,所以虚拟隧道常被用来进行恶意网络攻击、非法信息传播等,严重影响了网络安全和网络监管;另一方面,隧道类协议的流量规模在不断增大,对于运营商而言,对这部分流量的服务质量管理（Qo S）是巨大的挑战。因此,迫切需要研究虚拟隧道协议的有效发现和识别方法,并能对隧道内所传输的内容进行分类,尤其是发现利用虚拟隧道进行网络恶意攻击的行为,提供更好的流量管理及服务管理能力,保证合规应用的正常运行,避免由虚拟隧道协议所带来的网络安全问题。本文针对虚拟隧道类协议的发布特点、常用协议类型以及使用方式,从资源获取、流量识别、内容分析等方面考虑,设计了一套完整的虚拟隧道类协议检测方案,在保证了虚拟隧道协议流量检测准确率的基础上,进一步对隧道内传输的内容进行了分类,检测利用虚拟隧道进行网络攻击的情况,区分正常应用和非正常应用。对于虚拟隧道类协议检测方面,通过对常见隧道协议（例如PPTP、SSL等）的格式分析和逆向破解获得协议识别特征,并通过精确匹配或正则匹配的方式进行识别;对非常见的隧道协议（例如SSH、ICMP等）则通过分析其统计特征行为,利用机器学习方法进行识别。同时,对识别后的隧道服务资源进行验证和管理,便于未来的监管。在隧道内容检测方面,本文提出了一种新的基于人工免疫的隧道内容检测方法,能够实现对隧道内所传输的正常使用流量和网络恶意攻击流量进行区分。本文设计并实现了一整套的虚拟隧道类协议检测框架,能够在实时网络环境下,实现对虚拟隧道类流量的检测和分析,并达到了较好的检测结果。