XAI（extensive application inspection）是一种全面扩展性的识别技术。它是应用层管理的处理基础。主要包含4个方面：应用识别、应用元信息识别、拓扑识别、用户识别。
应用识别：通过端口、通用特征、格式化解析、跨包、流特征、用户行为、服务器cache等识别方式，来提供高准确度、高覆盖率的应用识别。
应用元信息识别：通过对应用基础之上的内容层次描述信息的分析，来获得应用元信息的识别。比如：文件传输的文件名和后缀名、视频类型、Voip参数、数据库操作等。
拓扑识别：通过对流量的位置信息的挖掘，来达成对拓扑的识别，比如移动网络的蜂窝、WLAN节点。
用户识别：挖掘流量中用户信息，以用户信息为依据，完成用户识别。比如：MAC、IP、登录帐号、域帐号等。
为了保障XAI的高效进行，我们构建了一个框架。框架相当于一个工厂，首先将原始数据采用标准化的描述语言提取我们需要的相关信息；其次，再将这些标准化描述的相关信息通过标准的接口引擎分门别类地输出结果。像下面这张图一样，原始数据被引擎处理后，分别放入不同的特征库中。
这样做可以提高识别过程的处理性能，很多共性的东西可以标准化地处理，且由于标准化，易于维护；更新速度加快从而升级迅速；应用的广度也更加全面。
在使用的时候，将通过的流量，分别调用应用特征库、元信息特征库、用户特征库、拓扑特征库进行分析比对，达到对应用、元信息、拓扑、用户的识别。如下图所示，在此基础上，进行行为分析、拓扑分析、异常告警、审计过滤等应用层管理。
