基于流统计特性的网络流量分类算法2008
网络流量在线分析系统的设计与实现
综合实训报告 题目：网络流量在线分析系统的设计与实现
信息学院计算机科学系 目录 一、实训目的 (3) 二、实训内容 (3) 三、主要设备及环境 (3) 四、设计与步骤 (4) 五、过程与调试 (22) 六、整理与小结 (23) 七、参考文献 (24) 八、附录 (25)
一、实训目的 设计并实现一个网络流量的分析系统。该系统具有以下功能：（1）实时抓取网络数据。（2）网络协议分析与显示。（3）将网络数据包聚合成数据流，以源IP、目的IP、源端口、目的端口及协议等五元组的形式存储。（4）计算并显示固定时间间隔内网络连接（双向流）的统计量（如上行与下行的数据包数目，上行与下行的数据量大小等）。在这些统计数据的基础上分析不同网络应用的流量特征。 二、实训内容 （1）能够实时抓取网络中的数据包。并实时显示在程序界面上。用户可自定义过滤条件以抓取所需要的数据包。 （2）分析各个网络协议格式，能够显示各协议字段的实际意义。例如，能够通过该程序反映TCP三次握手的实现过程。 （3）采用Hash链表的形式将网络数据以连接（双向流）的形式存储。 （4）计算并显示固定时间间隔内网络连接（双向流）的统计量（如上行与下行的数据包数目，上行与下行的数据量大小等）。例如，抓取一段时间（如30分钟）的网络流量，将该段时间以固定时长（如1分钟）为单位分成若干个时间片，计算网络连接在每一个时间片内的相关统计量。并在上述统计数据的基础上分析不同应用如WEB、DNS、在线视频等服务的流量特征。注意，可根据实际的流量分析需要自己定义相关的统计量。 三、主要设备及环境 硬件设备： （1）台式计算机或笔记本计算机(含网络适配器) 软件设备： （2）Windows操作系统 （3）网络数据包捕获函数包，Windows平台为winpcap
网络流量分析解决方案
1 网络流量分析解决方案 方案简介 NTA网络流量分析系统为客户提供了一种可靠的、便利的网络流量分析解决 方案。客户可以使用支持NetStream技术的路由器和交换机提供网络流量信息， 也可以使用DIG探针采集器对网络流量信息进行采集。并且可根据需求，灵活启动不同层面（接入层、汇聚层、核心层）的网络设备进行流量信息采集，不需要改动现有的网络结构。 NTA网络流量分析系统可以为企业网、校园网、园区网等各种网络提供网络流量信息统计和分析功能，能够让客户及时了解各种网络应用占用的网络带宽，各种业务消耗的网络资源和网络应用中TopN流量的来源，可以帮助网络管理员及时发现网络瓶颈，防范网络病毒的攻击，并提供丰富的网络流量分析报表。帮助客户在网络规划、网络监控、网络优化、故障诊断等方面做出客观准确的决策。2方案特点 ● 多角度的网络流量分析 NTA网络流量分析系统可以统计设备接口、接口组、IP地址组、多链路接口的（准）实时流量信息，包括流入、流出速率以及当前速率相对于链路最大速率 的比例。 NTA网络流量分析系统可以从多个角度对网络流量进行分析，并生成报表，包 括基于接口的总体流量趋势分析报表、应用流量分析报表、节点（包括源、目 的IP）流量报表、会话流量报表等几大类报表。 ● 总体流量趋势分析 总体流量趋势报表可反映被监控对象（如一个接口、接口组、IP地 址组）的入、出流量随时间变化的趋势。 图形化的统计一览表提供了指定时间段内总流量、采样点速率最大值、 采样点速率最小值和平均速率的信息。对于设备接口，还可提供带宽 资源利用率的统计。 支持按主机统计流量Top5，显示给定时间段内的流量使用在前5位 的主机流量统计情况，以及每个主机使用的前5位的应用流量统计。 同时还支持流量明细报表，可提供各采样时间点上的流量和平均速率
流量分析系统方案
网络流量监控分析系统方案 网络流量监控分析系统方案 广州源典科技有限公司 Guangzhou U&D. T echnology Co.，LTD. 地址：广州市天河区天河东路155号骏源大厦7楼702室 2011年07月
网络流量监控分析系统方案 目录 1. 概述 (1) 2. 网络流量监控分析系统需求分析 (2) 2.1. 流量监控分析系统需求 (2) 2.2. 需求分析 (2) 3. NetScout nGenius网络流量监控分析解决方案 (4) 3.1. NetScout公司简介 (4) 3.2. nGenius企业级网络和应用性能管理系统 (5) 4. 系统方案 (7) 4.1. 系统部署示意图 (7) 4.2. 系统部署说明 (7) 4.3. 系统组成 (8) 4.4. 产品的主要功能 (13)
网络流量监控分析系统方案 1.概述 为了最大程度地提高网络的运行质量，实现管理的规范化、科学化，对网络的数据流量进行综合分析，对潜在隐患争取提前预警，对各种发生的故障进行及时定位、分析、处理，保障全网安全、高效、稳定的运行，合理有效地利用网络资源等就变得日趋重要。一个运行良好的网络系统，所产生的经济效益和节约的运行费用是非常可观的，而一个运行不好的网络系统，可能带来的损失是难以估量的。因此，网络监控和安全管理已成为一个倍受瞩目的焦点领域，越来越多的人认识到它是整个网络环境中必不可少而且非常重要的一个组成部分。 网络监控和维护就是在已运行的网络系统上叠加部分计算机网络资源，在不影响系统正常运行和不改变系统内核的情况下，完成对系统运行情况数据的采集、系统故障预警和告警、部分调整工作的实施并提供分析数据和部分参考解决方案等项功能。NetScout网络监控系统正是这样一种可以为流量监控与分析方面的需求提供最好的解决方案，是目前市面上唯一具备完整网络性能管理方案的厂家，产品包含硬件探针及软件系统。NetScout网络性能管理方案可为用户提供主动式的网络管理，通过7×24小时的网络监控，帮助用户了解网络带宽的使用情况，业务应用的行为规律，业务应用的响应时间，及时发现网络故障隐患，保证业务应用的正常。
基于物联网智能交通流量分析系统
物联网基础大作业 题目：基于物联网智能交通车流量分析系统的设计 学院(系部)： 专业：班级： 学生姓名：学号： 成绩：□优秀□良好□中等□及格□不及格（注：方框打√） 2016年6月22日 一、作品设计目标及意义 （1）设计目标：通过物联网技术的运用，即城市交通与RFID(射频识别技术)的实际操作相结合，利用电磁反向散射耦合的特性，实现远距离的识别，从而达到
数据的传输和交换，逐步形成和完善智能车交通流量分析系统。改变传统交通管理模式，提高智能交通管理的效率，更好的改变现阶段大中城市的道路交通拥堵问题。 （2）意义：RFID技术的投入使用，与基础设施结合，一定程度上改善了大中城市的道路交通拥堵的现状，缓解了城市交通管理的压力，减少公路交通事故的发生几率，降低人民的生命和财产的损失。对与大部分司机而言，在路上等着红绿灯，无疑是一种漫长的乏味的事情。时间能创造一切可能，包括生命和金钱。RFID电子器件的安装使用，所能达到的效果：让返回医院的救护车比原先到达医院所用时间要早5分钟，或许能多挽救一条生命；让每天上下班的上班族能够比过去到达上班地点要提前20分钟，或许他能减少上班迟到的次数；让运输货物的司机比原来货送到客户手中要快上5个小时的时间，让顾客充分感受物流的快捷、方便，推动经济的发展。 二、相关现状分析 中国现阶段作为一个发展中国家，随着城镇化的推进，人民生活水平的提高，汽车作为一种交通工具，已经成为大多数人的不二之选，导致汽车的需求越来越大，这也势必导致道路交通拥堵等一系列问题。因此，解决城市交通问题成为当务之急。 高德地图在1月19号发布的《2015年度中国主要城市交通分析报告》显示，在高德地图交通大数据检测的45个主要城市中，只有南通市是唯一一个拥堵小幅度缓解的城市。其余大部分城市和地区拥堵都在进一步恶化。以北京为例，北京高峰拥堵延时指数为2.06，平均车速为22.61公里/小时，也就是说北京驾车出行的上班族要花费畅通下2倍的时间，才能到达目的地。种种迹象表明大中城市的交通拥堵现状依旧不容乐观。 目前，世界上智能交通系统应用最为广泛的地区要属日本，其技术相当完善和成熟，欧洲、美国等地区也普遍应用。就我国目前而言，北京、上海等大城市也已
网络流量、应用性能分析、故障定位分析方案
. XX省农信社 基于产品的网络流量、应用性能分析、故障定位分析项目 测试报告 2019年6月11日
目录
1概述 随着大量新兴技术和业务趋势的推动，用户的网络架构、业务系统和数据流量日趋庞大、复杂。为了保证网络和业务系统运行的稳定和畅通，我们需要对网络及业务系统进行全方位监测，以确保网络及应用系统可以正常、持续地运行。 应用性能管理是一个新兴的市场，其解决方案通过监控应用系统的性能、用户感知，在应用出现异常故障时，帮助用户快速的定位和解决故障，其标准的需求如下： ?通过网络流量分析工具，掌握各级网络运行的趋势和规律，主动、科学地进行网络规划和策略调整，将网络管理的模式从被动变为主动： ?通过网络流量分析工具，实时监控网络中出现的非法流量，及时采取管控措施，保障应用系统的安全运行； ?应用系统出现问题（如运行缓慢或意外中断时，）通过网络流量分析工具可回溯历史网络流量，快速找出问题的根本原因并及时解决。 ?网络拥堵时，通过网络流量分析工具快速判断是正常应用系统占用了带宽还是异常流量占用了带宽，立即执行相应、有效的控制措施。 ?从最终用户感知的角度，提供多维度的应用性能监控，实时掌握应用系统的性能状况； ?7×24小时实时监控各区域用户的真实使用体验，及时发现用户体验下降，并及时作出相应的处理，提升用户满意度。 ?当故障发生时，快速定位故障域，缩短故障分析时间，降低故障对最终用户造成的影响，提高系统的运维质量。 年APM市场全球分析报告与魔力象限分析，Riverbed(OPNET)公司已经成为全球这个领域的领导者。 OPNET公司的客户群体非常广泛，国的用户包括中国移动、中国网通、中国电信、信息产业部电信规划研究院，中国农业银行总行，民生银行，新华人寿，中国海关总署，银河证券，国信证券，电信设备供应商中包括华为、大唐电信、摩托罗拉、中兴电子及西门子等。
《管理统计学》不定项选择练习题
综合 1、统计的含义包括（）。ACD A.统计资料 B.统计指标 C.统计工作 D.统计学 E.统计调查 2、统计研究运用各种专门的方法，包括（）。ABCDE A.大量观察法 B.统计分组法 C.综合指标法 D.统计模型法 E.统计推断法 3、全国第5次人口普查中（）。BCE A.全国人口数是统计总体？ B.总体单位是每一个人 C.全部男性人口数是统计指标 D.人口性别比是总体的品质标志 E.人的年龄是变量 4、下列各项中，属于连续变量的有（）。ACD A.基本建设投资额 B.岛屿个数 C.国民生产总值中3次产业比例 D.居民生活费用价格指数 E.就业人口数 5、下列指标中，属于数量指标的有（）。AC A.国民生产总值 B.人口密度 C.全国人口数 D.投资效果系数 E.工程成本降低率 6、下列标志中，属于品质标志的有（）。BE A.工资 B. 所有制 C.旷课次数 D.耕地面积 E.产品质量 7、下列各项中，哪些属于统计指标？（）ACDE A.我国2005年国民生产总值 B.某同学该学期平均成绩 C.某地区出生人口总数 D.某企业全部工人生产某种产品的人均产量 E.某市工业劳动生产率 8、统计指标的表现形式有（）。BCE A.比重指标 B.总量指标 C.相对指标 D.人均指标 E.平均指标 9、总体、总体单位、标志、指标间的相互关系表现为（）。ABCD A.没有总体单位也就没有总体，总体单位也不能离开总体而存在 B.总体单位是标志的承担者 C.统计指标的数值来源于标志
D.指标是说明总体特征的，标志是说明总体单位特征的 E.指标和标志都能用数值表示 10、国家统计系统的功能或统计的职能有（）。ABCD A.收集信息职能 B.提供咨询职能 C.实施监督职能 D.支持决策职能 E.组织协调职能 11、当人们谈及什么是统计时，通常可以理解为（）ACD A．统计工作 B．统计整理 C．统计资料 D．统计学 E．统计学科 12、调查得到的经过整理具有信息价值的统计资料包括（）ABDE A．统计数据 B．统计图标 C．统计软件 D．统计年鉴 E．统计报告 13、以下关于统计学的描述，正确的有（）ACD A．统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法论科学 B．统计学是一门收集、整理和分析统计数据的实质性科学 C．统计学的研究目的是探索数据的内在数量规律性 D．统计学提供了探索数据内在规律的一套方法 E．统计学提供了探索数据内在规律的一套软件 14、统计数据按其采用的计量尺度不同可以分为（）ABC A．分类数据 B．顺序数据 C．数值型数据 D．截面数据 E．扇面数据 15、统计数据按其收集方法不同，可以分为（）AB A．观测数据 B．实验数据 C．时序数据 D．混合数据 E．顺序数据 16、统计数据按被描述的对象和时间的关系不同分为（）ABD A．截面数据 B．时间序列数据 C．观测数据 D．混合数据 E．扇面数据 17、从统计方法的构成看，统计学可以分为（）AD A．描述统计学 B．理论统计学 C．应用统计学 D．推断统计学 E．管理统计学 18、如果要研究某市987家外资企业的基本情况，下列属于统计指标的有（）ABD A．所有外资企业的职工平均工资 B．所有外资企业的平均利润 C．甲企业的固定资产原值 D．所有外资企业平均职工人数 E．部分外资企业平均职工人数 统计数据的收集 1、普查是一种（）。BCD A.非全面调查 B.专门调查 C.全面调查 D.一次性调查 E.经常性调查 2、某地对集市贸易个体户的偷漏税情况进行调查，1月5日抽选5%样本检查，5月1日抽选10%样本检查，这种调查是（）。ABC
基于物联网智能交通流量分析系统
物联网基础大作业 基于物联网智能交通车流量分析系统的设计：题目 ：)(系部学院 班级：专业： 学生姓名：学号： √）□不及格（□中等□及格优秀成绩□：□良好注：方框打
日年月22 2016 6 一、作品设计目标及意义 )1（）设计目标：通过物联网技术的运用，即城市交通与RFID(射频识别技术 的实际操作相结合，利用电磁反向散射耦合的特性，实现远距离的识别，从而达 到数据的传输和交换，逐步形成和完善智能车交通流量分析系统。改变传统交通 管理模式，提高智能交通管理的效率，更好的改变现阶段大中城市的道路交通拥 堵问题。
（2）意义：RFID技术的投入使用，与基础设施结合，一定程度上改善了大中 城市的道路交通拥堵的现状，缓解了城市交通管理的压力，减少公路交通事故的 发生几率，降低人民的生命和财产的损失。对与大部分司机而言，在路上等着红 绿灯，无疑是一种漫长的乏味的事情。时间能创造一切可能，包括生命和金钱。 RFID电子器件的安装使用，所能达到的效果：让返回医院的救护车比原先到达医 院所用时间要早5分钟，或许能多挽救一条生命；让每天上下班的上班族能够比 过去到达上班地点要提前20分钟，或许他能减少上班迟到的次数；让运输货物的 司机比原来货送到客户手中要快上5个小时的时间，让顾客充分感
受物流的快捷、 方便，推动经济的发展。 二、相关现状分析 中国现阶段作为一个发展中国家，随着城镇化的推进，人民生活水平的提高， 汽车作为一种交通工具，已经成为大多数人的不二之选，导致汽车的需求越来越 大，这也势必导致道路交通拥堵等一系列问题。因此，解决城市交通问题成为当 务之急。 高德地图在1月19号发布的《2015年度中国主要城市交通分析报告》显示， 在高德地图交通大数据检测的45个主要城市中，只有南通市是唯一一个拥堵小幅
H3C网络流量分析解决方案
方案背景 随着网络的应用越来越广泛，规模也随之日渐增长，网络中承载的业务也越来越丰富。企业需要及时的了解到网络中承载的业务，及时的掌握网络流量特征，以便使网络带宽配置最优化，及时解决网络性能问题。目前企业在管理网络当中普遍遭遇到了如下的问题： 1、网络的可视性：网络利用率如何？什么样的程序在网络中运行？主要用户有哪些？网络中是否产生异常流量？有没有长期的趋势数据用作网络带宽规划？ 2、应用的可视性：当前网内有哪些应用？分别产生了多少流量？网络中应用使用的模式是什么？企业内部重要应用执行状况如何？ 3、用户使用网络模式的可视性：哪些用户产生的流量最多？哪些服务器接收的流量最多？哪些会话产生了流量？分别使用了哪些应用？ 从这些企业管理网络中所经常遇到的问题来看，需要有一种解决方案能让网络管理人员及时了解到详细的网络使用情形，使网络管理人员及时洞察网络运行状况、及时了解网内应用的执行情况。 为了应对企业网络管理中的这些问题，于是，H3C公司的NTA（Network Traffic Analysis）解决方案应运而生！ 所谓的工欲善其事，必先利其器，NTA解决方案可以帮助网络管理人员了解企业内部网络之运行状况，及时发现并解决网络中的性能瓶颈问题、网络异常现象，也能方便用户进行网络优化、网络设备投资、网络带宽优化等的参考，并方便网络管理员及时解决网络异常问题。 NetStream技术介绍 在理解Network Traffic Analysis解决方案之前，首先需要了解NetStream的一些基本概念，它们是该解决方案的基础。
“流”概念 NetStream的流定义为：由源到目的方向的一系列单向的数据包。 NetStream流是通过7元组来标识的，即通过接口索引、源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号、协议号和ToS组成的七元组确定一个NetStream流，设备根据七元组信息对过往的数据包进行NetStream统计。 下图中就包括四条流： 从Client A到WWW Server方向通信时产生的流； 从WWW Server到Client A方向通信时产生的流； 从Client B到FTP Server方向通信时产生的流； 从FTP Server到Client B方向通信时产生的流； 图1 网络中流的举例说明 从上例中可以很容易地理解，流是单向的，同时流也是基于协议的。形象地说，通过NetStream流可以记录下来网络中who、what、when、where、how。
基于机器学习的流量分类
基于机器学习的加密流量分类研究 引言 随着互联网技术不断发展，网络规模逐渐增大，网络应用业务类型不断涌现。网络应用迅速产生了大量流量，对网络业务的识别，监视，控制和安全管理方面带来巨大的挑战。互联网各种应用类型有着自身的统计特征，通过分析这些特征，可以对网络流量进行有效分类，帮助网络管理人员对网络流量进行控制。 传统的流量分类方案一般是基于数据包载荷信息，数据包头部信息，服务端口号等，但是随着动态端口，加密，网络代理，多重封装等技术，例如，一些网络恶意攻击行为经常采用web默认80端口进行通信，因此传统分类方法受到很大挑战，因此采用机器学习方法进行网络流量分类成为研究热点，根据网络流属性的统计特征，建立分类模型，可以有效规避上述问题，取得了很好的分类效果，受到学术界广泛关注。 相关工作 目前，已经有大量的机器学习算法被应用于网络流量分类，其中有代表性的学习算法有：朴树贝叶斯（NB），贝叶斯神经网络（BNN），C4.5算法，支持向量机（SVM）等，通过对网络流量的属性特征进行统计，运用机器学习算法建立分类模型，可以对未知流量进行分类或预测。近期的相关研究工作的贡献如下: 2005年，剑桥大学的Moore[1]等人提出基于概率模型的朴素贝叶斯方法，该方法利用先验概率和样本数据信息，计算出最大的后验概率值，从而得出样本类型，该方法具有较高的分类精度，建模开销小的特点。但是该方法要求参与分类的各项属性条件独立而且遵循高斯分布,然而在流量分类问题中,原始的网络流属性集合很难满足上述条件，因此该方法的实际应用受到极大限制。Panchenko[2]等人采用包括总传输的字节数、总传输数据包个数、每个方向数据包比例、html文件的大小、及数据包的大小等特征作为候选属性集，利用SVM(支持向量机)算法进行分类，在样本总类512以下，有载荷加密，数据包填充，网络代理等防御措施下，分类精度可以达到80%，然而该方法只针对网页应用进行类型识别。Kevin P. Dyer [3]等人提出利用一条数据流的总传输时间、每个方向的带宽总消耗、bursts bandwith等粗粒度信息作为特征集而不考虑每个数据包信息（大小及方向）之类的细粒度特征，这样可以有效降低数据包填充等防御措施对分类精度的影响，该方法取得了与Panchenko等人相似的精度。 国内方面，国防科学技术大学的王锐等人率先将支持向量SVM(support vector machine)方法应用到P2P 流的识别领域.他们利用网络连接数相关的统计属性将网络流简单划分为P2P 流和非P2P 流,然而他们所用的统计属性依赖于应用的连接模式,因此,该方法与基于传输层行为的流量识别方法相似,分类结果的稳定性极易受到网络环境的影响。 本文研究的目的在于找到一种能够检测恶意网络行为的数据流量，提出了一种在现有的传统分类模型的基础下，采用基于决策树算法的分类模型对流量进一步进行判别来检测出异常流量的两层结构。
东华流量分析系统技术白皮书v3.0
东华流量分析系统技术白皮书 东华网智 https://www.docsj.com/doc/a05382074.html,
目录 1前言 (3) 2流量分析的目的 (4) 2.1业务分析决策支持5 2.2网络运维支持5 3流量分析的原理 (6) 3.1数据采集的机制6 3.2流量数据所含的信息7 3.3流量统计分析的过程8 3.4异常流量检测的原理8 4流量分析的技术实现 (9) 5东华流量分析系统 (11) 5.1系统介绍11 5.2功能特点12 5.3流量实时采集监控14 5.4流量分析15 5.5流量拓扑视图16 5.6异常流量告警16 5.7流量报表展现17 5.8系统优势17 5.9系统效益18 6结论 (19)
1前言 随着信息技术和网络的深入发展，网络已经成为人们日常工作生活中不可或缺的信息承载工具。网络规模的日渐增长，网络中承载的业务也越来越丰富。企业需要及时的了解到网络中承载的业务，及时的掌握网络流量特征，以便使网络带宽配置最优化，及时解决网络性能问题。目前企业在管理网络当中普遍遭遇到了如下的问题： ? 网络的可视性：网络利用率如何？什么样的程序在网络中运行？主要用户有哪 些？网络中是否产生异常流量？有没有长期的趋势数据用作网络带宽规划？ ?应用的可视性：当前网内有哪些应用？分别产生了多少流量？网络中应用使用的 模式是什么？企业内部重要应用执行状况如何？ ?用户使用网络模式的可视性：哪些用户产生的流量最多？哪些服务器接收的流量 最多？哪些会话产生了流量？分别使用了哪些应用？ 从这些企业管理网络中所经常遇到的问题来看，需要有一种解决方案能让网络管理人员及时了解到详细的网络使用情形，使网络管理人员及时洞察网络运行状况、及时了解网内应用的执行情况。 另一方面，伴随着互联网的正常应用流量，网络上形形色色的异常流量也随之而来，网络中经常出现的DOS/DDOS攻击，Red Code、SQL Slammer、冲击波、振荡波等网络蠕虫病毒泛滥对全世界网络造成的影响至今仍记忆犹新。各种网络扫描工具产生的大量异常网络流量大量占用网络设备系统资源（CPU、内存等）和网络带宽资源，使网络产生拥塞，造成网络丢包、时延增大，最终造成整个网络瘫痪。 为保障网络系统的正常运行，对于网络流量的统计、网络的安全控制就显得尤为重要。因此我们建议建设一套完整的流量管理平台，实现对流量系统的综合监控管理，并建设一个流量管理平台，规范信息中心的运行维护流程。 东华流量分析系统是东华软件股份公司结合网管领域的多年丰富经验推出的一套基于xFlow（包括NetFlow、NetStream、sFlow、cFlow、IPFIX等）数据流的网络数据实时监控与
网络流量分析
网络流量分析概述 摘要 Internet自60年代出现以来发展迅猛,网络规模飞速膨胀,网络流量越来越大,网络信息对人们生活的影响也越来越深远,然而网络中P2P等应用正在大量的消耗网络的带宽资源,从而影响了关键业务的正常展开。因此,通过对网络中的各种业务流量进行分析,建立合适的预测模型就成为网络发展的必要。通过分析,能及时的发现网络中的异常,从而使得网络管理更主动,为网络的持续高性能运行提供主要的保障,为规划、设计网络提供科学依据。 本文首先介绍网络流量数据采集方法，通过分析他们的优缺点让读者对网络数据采集技术有一个初步的了解。然后本文介绍了两种基于不同技术的网络流分类方法: 深度数据包检测技术（DPI）和深度/动态流检测技术(DFI)。在DPI中，主要介绍AC状态机模式匹配算法实现多关键字的快速匹配。而DFI是基于流特征向量的分类方法，本文主要介绍分析了朴素贝叶斯方法。在特征选择方面，介绍了运用相关度和快速的过滤器选择方法（FCBF）来对特征进行筛选,得出有利于分类的特征子集，同时还可以去掉不相关或冗余特征，增加分类的准确性。最后，本文介绍了如何把网络流量分析的结果应用到入侵检测中,以发现网络中的异常。
目录 摘要 (1) 一、网络流量分析概述 (3) 1.1网络流量分析背景 (3) 1.2网络流量分析定义 (3) 1.3网络流量分析目的 (4) 1.4网络流量分析意义 (5) 二、网络流量采集 (6) 2.1 网络流 (6) 2.2 网络流的特性 (6) 2.3 网络流量采集介绍 (6) 2.4 主流网络流量采集技术 (7) 2.4.1 基于网络流量全镜像的采集技术 (7) 2.4.2 基于SNMP的流量采集技术。 (7) 2.4.3 基于 Netflow/sFlow的流量采集技术。 (8) 2.4.4 基于干路中桥接设备的采集技术 (9) 2.4 网络流量采集技术的对比 (10) 三、网络流量分析 (11) 3.1 基于DPI的网络流量分析技术 (11) 3.1.1 DPI提出的背景 (11) 3.1.2 DPI技术研究 (11) 3.1.3 AC自动机算法 (13) 3.1.4 DPI总结 (15) 3.2 基于DFI的网络流量分析技术 (16) 3.2.1 DFI的提出 (16) 3.2.2 基于DFI技术的方法的基本原理 (16) 3.2.3朴素贝叶斯分类器 (16) 3.2.4改进贝叶斯—FCBF（A Fast Correlation-Based Fliter）： (17) 3.2.5其他应用DFI技术的模型 (18) 3.3 DPI和DFI的对比： (19) 四、网络流量分析之应用：入侵检测 (20) 4.1入侵检测的基本定义以及方法 (20) 4.2网络流量在异常检测系统中的应用 (21) 4.2.1 特征参数的选取 (21) 4.2.2特征参数变化的提取 (21) 4.2.3.网络流量异常的判断 (22) 五、全文总结 (23) 参考文献 (24)
统计方法的选择
第一部分统计分析流程 一．资料分类： （1）定量（数量性状）资料 （2）定性（质量性状）资料 （3）等级资料 二．数据录入SPSS： (1) 建立变量名 (2) 录入数据： A. 定量资料的原始数据 B. 定性或等级资料的次数数据（也可是原始数据） 三．数据分布的检测 （1）定量资料：正态性或其它连续分布检测 （2）定性资料：一般可不做，若题目要求则进行离散分布检测 四．基本统计分析 （1）选择合适的统计指标对数据进行统计描述 （2）用SPSS进行基本统计分析，获取该统计指标 （3）用三线表或统计图进行归纳 五．进行统计推断，置信区间计算和其它分析（如相关分析）（1）选择合适的统计推断方法（注意方法的前提条件） （2）用SPSS进行统计推断分析，获得P值 （3）根据小概率事件不可能性原理进行统计推断 六．根据统计分析结果，结合专业知识，给出生物学解释。
第二部分 数据分布的检测 一． 定量资料总体分布：单样本K-S 检验 可检验：正态分布（Normal ），均匀分布（uniform ）,泊松分布（Poisson),指数分布（Exponential)]等 连续型数据 分布。 【1】 通过探索分析explore 中调用Normality plots with tests, 检测正态分布； 【2】 通过非参数检验调用单样本K-S 检验，检测各种分布。 二. 定性资料和等级资料分布：卡方检验 通过非参数检验调用卡方检验 离散变量总体 分布。 第三部分 统计指标的选择 一． 数量性状资料（包括计量和计数资料） 1．正态分布： (2) 大样本(n>30): （集中趋势）± S （样本间的变异） (3) 小样本（n ≤30）: （集中趋势）± （抽样误差） 2． 偏态分布： 中位数（median ，集中趋势） ，四分位间距（IQR ，变异程度） 二． 质量性状资料和等级资料（次数资料） 1．样本含量n 足够多时： 统计次数―>率或比 （相对值） 2．．样本含量n 少时： 统计次数―> 用绝对数表示 x x x S
流量监测分析系统技术白皮书
目录 一、前言 (2) 二、以业务应用为中心的监测分析技术 (3) 2.1 需求背景 (3) 2.2 异常流量分析系统简介 (4) 2.3 系统架构与流程 (5) 2.4 系统特点与优势 (5) 三、功能 (7) 3.1核心功能 (7) 3.1.1流量统计分析 (8) 3.1.2异常流量分析 (8) 3.1.3报警与追踪取证 (9) 3.1.4统计报表 (9) 3.2特色技术 (10) 3.2.1快速流量数据处理技术 (10) 3.2.3先进的流量分析技术 (11) 3.2.3灵活高效的异常分析 (12) 3.2.4及时有效的处理机制 (12) 3.2.5智能的跟踪分析技术 (13) 3.3产品部署 (13) 3.4产品技术参数 (15) 四、硬件配置参数 (16) 五、总结 (17)
一、前言 业务安全是政府和企业安全需求的核心。在信息化时代，越来越多的政府和企业业务由网络化应用系统承载。我们就不难理解，保障应用系统的安全稳定和高效运行是IT管理部门的主要工作内容和目标。 随着信息化工作的推进，越来越多的应用系统交叉部署于网络。从关键应用（如PKI、基础资源库综合查询等）、一般应用（如OA系统等）到未批准的应用（如网络游戏、P2P程序）。未批准的应用对网络、服务器等基础设施资源的非受控使用导致网络系统鱼龙混杂、性能难以提高、资源浪费严重；并导致关键应用系统对基础设施的使用权被侵占，系统运行的稳定性和高效性难以保障，甚至故障频发。 随着网络规模的扩大和复杂化，网络行为越来越复杂且不易控制。对应用系统的网络访问操作的合规性难以得到保障，窃取、破坏数据等攻击行为难以被检测和发现。政府和企业的业务安全受到严重威胁。 为保障应用系统的安全、稳定和高效运行，IT管理部门需要监测各个应用系统流量和网络行为，准确把握各应用系统的底层网络状况和内部运行情况，进而评估应用系统的健康状况。当异常发生时，还需要进行追踪审计、报警处理、联动阻断等进一步的操作。“异常流量监测分析系统”正是根据这些需求而设计。
统计方法的选择汇总
统计方法的选择 一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料： 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1)若方差齐性，则作成组t检验 (2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料： 1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作 完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统 计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法 （如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。 2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作 Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适 的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。 二、分类资料的统计分析 1.单样本资料与总体比较 1)二分类资料： (1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；
(2)大样本时：用U检验。 2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。 2. 四格表资料 1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正 c2或用Fisher’s 确切概率法检验 3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验 3. 2×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验 2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量 (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2 (2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验 4. R×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验
东华天鹰网络流量分析系统
东华天鹰网络流量分析系统 ForceView? FlowAnalyzer | for service providers 为运营商提供全网流量分析与路由管理的解决方案 东华天鹰流量分析系统(ForceView?FlowAnalyzer)是东华软件股份公司结合网管领域的多年丰富经验推出的一套基于Netflow数据流的网络数据实时监测分析产品。特别用来帮助运营商对全网络流量实施监测并以图像化展现，把全面深入的低成本、高效益的可视性，和深入的应用透视能力，以及对关键网络的流量、服务和应用的分析有效地结合在一起，达到智能化流量工程、保护和管理包括语音、视频、数据、信息、文件共享、网页和邮件等关键业务应用，检测和报告应用流量的异常情况，从而有效的保护他们的网络，改善骨干网络的健康状况，优化网络业务的服务质量、业务的种类，很好的保障网络可靠性和安全性等。 “网络流量分析精细化”的要求 电信业务的发展日新月异，随着语音、数据和信息技术的融合，服务提供商面临着各种新的挑战，对网络带宽资源、业务流量、用户访问量等方面都缺乏可见性和可控性。为了提升电信网络的运维水平，优化电信业务服务质量，提高用户上网体验（QoE）和满意度，需要对网络出口流量进行更精细 的分析。另一方面，国内电信运营市场的竞争正日趋激烈，网络服务提供商(ISP)和网站企业(IDC) 都需要一个功能更为强大的管理系统，来整合不同层面的流量信息，包含流量、应用以及BGP路由等 信息的整合分析，以提供运营决策的参考依据。此外，日益猖獗的网络蠕虫与阻断式网络攻击 DoS/DDoS，对于网络服务的性能已经造成严重威胁与挑战；而防火墙(Firewall)、IDP/IDS、防毒产 品等，却不能符合大规模网络架构、高带宽骨干网络环境下的性能需求，也无法提供对于BGP相关安 全性的异常侦测。 ForceView?FlowAnalyzer使用xFlow流技术，提供对网络的实时流量分析、历史流量统计、流量 异常告警、流量趋势分析等功能，以加强网络的可视性与可控性, 实现带宽成本分析、用户流量日志、流量基线、DOS/DDoS攻击检测、蠕虫病毒监测、异常流量检测、网络带宽优化等。系统采用Web的界面，可随时随地分析处理并生成报表，帮助用户更清晰地掌握流量流向和流量成分的分布，它通过统计流经网络的数据业务类型、用户来源、流量流向、区域分布等信息，掌握流量基线，网站访问量和应用排名、路由负载分析、以及业务带宽成本分析、网络带宽成本分析，为网络优化以及业务发展策略的制定提供科学的决策数据依据。并实时侦测异常流量（如蠕虫、DoS/DDoS攻击等），有效监控用 户上网行为，能够快速提升运营商网络的服务品质。
实用网络流量分析技术
实用网络流量分析技术 ——高级网络技术人员的必备技术 高彦刚
实用网络流量分析技术第5章危害网络的异常流量 本章主要介绍针对一些对网络运行危害较大的异常网络流量的分析。 5.1. 危害网络的异常流量 危害网络的异常流量是指能对网络的正常运行造成危害的异常流量，这些异常流量对网络运行的危害主要分为以下几种。 1. 大量的流量导致网络拥塞，从而出现丢包，导致网络服务质量下降。 2. 大量的数据包导致网络设备处理性能下降，从而导致网络服务质量下降。 3. 不正常的数据报文影响网络的正常访问，破坏网络的正常拓扑结构。 5.2. 异常流量的产生 异常的网络流量产生的原因很多，一般来讲目前用户网络中危害最大的异常网络流量产生的原因主要有： 1. 病毒引起的异常网络流量 目前网络中计算机病毒的传播主要是依靠网络系统，Internet的飞速发展同样给病毒的传播提供了非常好的传播途径，而病毒在传播过程中往往会产生大量的网络流量，严重时会大大影响网络的正常运行。CodeRed、Nimda、冲击波等蠕虫病毒造成网络的瘫痪就是由于这些病毒在传播时产生大量的网络流量而影响网络设备的正常运行造成的。 一些病毒如ARP病毒在感染主机后会伪造发送大量的ARP数据报文，破坏正常的网 81
https://www.docsj.com/doc/a05382074.html, 络传输通讯，危害网络的可用性。 2. 网络攻击引起的异常网络流量 拒绝服务攻击（DOS）攻击会产生大量的异常网络流量，有时会造成网络系统瘫痪，目前网络中分布式DOS攻击也越来越多了，这给网络造成不小的影响。目前随着用户计算机系统和网络系统的能力越来越强，在攻击时产生的网络流量也越来越大，大量的网络攻击不但会影响应用，也会造成网络系统的瘫痪。 3. 不当的网络配置引起的异常网络流量 不正当的网络配置，如物理环路或路由环路的形成，在网络中引起环路会在瞬间产生大量的流量，直至网络的崩溃。 4. 不正当的应用 有些网络应用采用不正当的数据传输方式，在数据传输时能够挤占大部分有效的网络带宽，从而影响其它重要应用的正常运行。 异常的网络流量存在于每个用户的网络中，这些流量会同用户正常的网络应用争抢有限的网络带宽，甚至会造成用户的网络崩溃。 5.3. 危害网络的异常流量分析 危害网络的异常网络流量是影响网络性能和可用性的重要因素，目前越来越多的网络异常是网络中异常流量引起的或是同网络中异常流量相关的，对网络中异常流量的及时发现和分析对避免网络性能下降或宕机以及及时发现并解决网络故障具有重要的意义。 我们对异常网络流量的分析手段主要分以下两种。 1. 通过流量的异常分析网络行为的异常和异常的流量 这种手段是以异常流量的发现为基础的，异常流量指同网络正常运行时的流量特点不符，包括前几章我们讲到的利用率的异常、每秒数据包数的异常、包大小分布的异常、应用协议分布的异常等等，如何能监控更多的流量异常参数也是标志网络流量分析工具能力的重要参数。如何通过各种流量参数的异常分析网络行为的异常我们在前几章也有详细的阐述。 2. 通过网络行为的流量特征来分析异常网络行为和异常流量
基于流量特征建模的网络异常行为检测技术
第8卷第4期2019年7月Vol. 8 No. 4Jul. 2019网络新媒体技术 基于流量特征建模的网络异常行为检测技术* *本文于2018 -05 -09收到。 *中科院率先行动计划项目：端到端关键技术研究与系统研发(编号：SXJH201609)。黄河▽邓浩江3陈君I C 中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心北京100190 2中国科学院大学北京100190)摘要：基于流量特征建模的网络异常行为检测技术通过对网络流量进行特征匹配与模式识别，进而检测岀潜在的、恶意入侵 的网络流量，是网络异常行为检测的有效手段。根据检测数据来源的不同，传统检测方法可以分为基于传输层信息、载荷信 息、主机行为特征等三类，而近年来兴起的深度学习方法已经开始应用于这三类数据，并可以综合应用三类数据，本文从技术 原理与特点、实验方式、取得的成果等方面对上述技术路线进行了综述，并分析了存在的主要问题和发展趋势。关键词：网络异常行为，异常检测，模式识别，流量特征建模，深度学习 Network Abnormal Behavior Detection Technologies Based on Traffic - feature Modeling HUANG He 1'2, DENG Haojiang 1'2, CHEN Jun 1 (1 National Network New Media Engineering Research Center, Institute of Acoustics , Beijing, 100190, China , 2University of Chinese Academy of Science , Beijing, 100190, China) Abstract : The network abnormal behavior detection technology based on traffic - feature modeling can detect potential and malicious intrusion of network traffic by feature matching and pattern recognition of network traffic , and is an effective measure of network abnor - mal behavior detection. According to the different sources of detection data , traditional detection methods can be classified into three categories based on transport layer information , on load information , and on host behavior characteristics. In recent years , the deep learning method that has emerged has begun to be applied to these three types of data , and can be comprehensively applied. This paper summarizes the above technical routes in terms of technical principles and characteristics , experimental methods , and achievements , and analyzes the major problems and development trends.. Keywords : Network abnormal behavior, Anomaly detection , Pattern recognition , Traffic - feature modeling, Deep learning 0引言 “互联网是第一种由人类建造，但不为人类所理解之物，它是有史以来我们对无序状态最疯狂的实 验。”⑴Google 公司前首席执行官Eric Schmidt 在2010年的这段公开谈话直观揭示了因特网的混沌性与复 杂性，其背后的逻辑在于因特网用户行为的多元化。时至2018年，全球因特网的接入用户数量与数据总量 和2010年相比已经不可同日而语⑵，网络安全牵涉到信息社会中公共安全和个人隐私、财产的方方面面，网 络安全问题正成为学术研究和工程应用中亟待解决的难题。本文涉及的是基于流量特征建模的网络异常 行为检测技术，这是网络安全技术的一个分支，它的核心思想是通过对网络流量进行特征匹配与模式识别，