低开销的网络流量检监测机制

网络流量监测是网络管理的重要组成部分,数据包的捕获是网络流量监测的前提.但是,传统监测技术缺乏对网络流量监测并提供预警和预测功能.文中提出了低开销的网络流量监测机制.在捕获网络流量数据包后,对其分析,并以友好界面的形式将分析结果呈现给用户.基于此,实现了流量统计和流量预警机制.当网络流量出现异常时,系统可以及时地向网络管理员反馈,从而让管理员了解网络的运行状态及可能存在的危机,并做好相应的应对策略.实验表明,结果符合设计需求.     

NetFlow流量采集与聚合的研究实现

为实现对局域网络的流量监测与异常分析,提出一套基于NetFlow的大流量数据采集与聚合方案.该方案使用缓冲区和多线程机制米采集NetFlow数据,有效提高数据采集效率和稳定性.在原始数据的基础上,采用一整套聚合策略对数据进行处理和存储,以满足实时流量和历史流量的监测.该方案可对纷繁复杂的原始流量信息进行有效整理,为前端各种流量分析提供合理高效的数据支持.以此方案为基础的网络流量监测系统已实际运用于大型网络中.     

基于数学建模的无线通信网络异常流量检测方法

由于传统方法在无线通信网络异常流量检测应用中平均绝对百分比误差比较大,响应时间比较长,无法取得预期的异常流量检测效果,提出基于数学建模的无线通信网络异常流量检测方法。建立无线通信网络流量数学模型,描述网络流量状态,利用数学模型完成网络流量与参考流量对比,利用相像系数法提取到网络流量显性特征,利用小波分析技术提取到网络流量隐性特征,通过特征融合,并将特征值与阈值比较,识别检测到异常流量,以此完成基于数学建模的无线通信网络异常流量检测。经实验证明,设计方法平均绝对百分比误差小于1%,响应时间在2.5s以内,在无线通信网络异常流量检测方面具有良好的应用前景。     

基于局部异常因子的信息网络流量异常检测

网络流量异常问题是网络遭受攻击的一种表现,通常会引起网络丢包、网络延迟、甚至造成网路堵塞和瘫痪,严重威胁着网络性能和安全。因此,对于网络流量异常进行有效检测,对保障网络的正常运行具有重要意义。设计了一种基于局部异常因子的信息网络流量异常检测方案,在局部异常因子算法的基础上通过MVC模型,采用了SOA结构,通过计算最邻近点的K值,实现网络流量异常检测。在仿真实验中人为制造异常点,对比本文方法与传统方法的检测效果,结果表明设计的方案优于传统异常检测方法。     

IP网络综合监测系统的实现

网络监测能够为大规模IP网络的运营管理提供重要技术手段.本文提出了采用SNMP全面监测网络流量分布与采用探针重点监测特定网络链路流量细节相结合的综合监测方案,给出了系统的体系结构,并结合系统的主要监测功能,研究了系统实现中的关键技术.     

基于NetMagic的城域网流量仿真研究

网络流量特性研究对网络性能管理、QoS等具有重要意义。针对目前对网络性能测试和性能评估的需要,设计了一种基于NetMagic的城域网流量仿真和分析方案。首先对NetMagic平台进行了概要介绍,然后提出了Poisson-Gamma的城域网流量模型,最后依据该模型使用NetMagic生成仿真流量,并对仿真流量的时域、概率密度分布与真实网络流量的统计结果进行比对,证明了该模型能够较为真实地反映城域网的网络流量特性。     

校园网流量监测与分析

流量监测是网络管理的一个重要组成部分,网络流量数据为维护网络运行提供了重要的信息.为此,介绍了采用Solarwinds流量监测工具实现流量监测的原理,利用它实时监测了校园网环境下的流量,并对其流量监测结果进行了分析.     

军事电子网络对抗中网络流量异常识别

军事电子网络对抗中的流量与其他网络流量不同,其含量不仅多且十分高速,同时,一旦出现异常流量其隐蔽性又很强,如果采用传统算法识别异常流量,不仅费时费力,识别效率还会大大降低。基于此,本文将从网络异常流量基本情况入手,结合军事电子网络对抗中网络流量异常识别原理,重点研究识别军事电子网络对抗中网络流量异常的措施。     

基于活跃熵的网络异常流量检测方法

提出了一种基于活跃熵的网络异常流量检测新方法,将受监控的目标网络视为一个整体系统,对进出系统的网络数据流所形成的NetFlow记录进行分析,分别统计二者的活跃度并计算它们的活跃熵。在进行活跃熵的计算时,根据流量大小选择不同的尺度来降低误报率,从而能更有效地检测网络流量中存在的异常。在实际网络环境下的模拟实验结果表明,与传统检测方案相比,基于活跃熵的网络异常流量检测方法能够更有效地检测出具有随机特征的网络异常流量。     

基于突发分离的自相似网络流量预测

网络流量预测在网络拥塞控制及资源分配中起着至关重要的作用。对于具有自相似性的网络业务流量,由于其存在较强突发,传统预测方法的预测精度普遍较低。本文针对存在高突发的网络流量数据,提出了一种基于数据分离的流量预测方法。在预测步骤前,本方法首先通过控制图将网络流量中难以预测的突发流量进行有效的分离,从而得到突发流量和非突发流量两部分数据。之后分别采用人工神经网络和自适应模板匹配方法实现对非突发流量和突发流量的预测。最后通过对两部分预测结果的合并得到最终的预测结果。基于实际流量数据的实验结果表明:相较于传统流量预测方法,本文所提出的方法具有更高的流量预测精度。      

基于WinPcap的网络流量监控界面优化设计

随着网络技术的发展,网络结构变得异常复杂,使得网络监管面临挑战。对此,文中基于WinPcap软件,选取库中各种函数编译,并根据系统的功能需求扩展,设计出易操作的网络流量监控界面。给出了设计方案的具体系统架构,以及各部分模块的优化流程图。完成了两种不同流量的大小、变化趋势、协议分析等的显示,为流量分析和IDS中的应用奠定基础。     

空管设备状态数据通信安全研究

为了实现对分散空管设备的集中监控和管理,从数据加密、防火墙、虚拟专用网、单向串口通信及网络安全培训等多个方面对数据通信安全进行研究,提出应根据具体情况综合使用多种安全措施保障空管设备状态数据通信安全的建议,实现保证原有设备和系统的隔离性的同时,安全可靠地对空管设备进行集中监控和管理。这个数据通信安全建议的提出对通信结构相似的远程设备集中监控系统也具有一定的指导意义。     

基于OSNR测量的FTTH视频业务QoS监测研究

传统的网络层中对于IPTV业务质量监测方法不能满足光接入网中的需求。因此,提出一种基于FTTH物理层光指标OSNR测量的IPTV服务质量监测的方法,通过对接入光信号OSNR的测量来监测IPTV业务的服务质量。仿真结果证明,上述方法通过监测OSNR能够IPTV接入业务的服务质量,从而提高光接入网络的运维效率,节省运维成本。     

电信网络话务流量自动控制技术的研究

电信网络话务流量自动控制是实现网络自动化管理的内容之一。在分析话务理论的基础上 ,提出了基于本地网网络管理与集中监控系统平台的话务流量自动控制技术 ,并详细介绍了系统的模型和软件流程 ,通过具体的工程应用说明该系统有一定的可行性和实用性。     

基于无线传感器网络的交通信息采集系统研究

实现了一种基于无线传感器网络的交通信息采集系统,采用磁阻传感器,通过测量地磁的变化来检测车辆信息,用无线传感器网络传输数据,该系统不需要大规模挖开路面铺设车辆检测器,具有安装简易,维修方便等优点。同时采用B／S结构实现了交通信息的管理,用户可以在远程终端利用浏览器在线监测,实时分析交通信息数据,并进行网络监控和维护。     

基于云计算的海量网络流量数据分析处理研究

随着互联网技术的迅速发展,在我们的生活中网络已经成为我们不可以缺少的重要的组成部分.网络流量监控技术是对网络中海量的流量数据进行分析的重要工具和技术.基于云计算的网络流量监控技术可以对网络流量数据和用户的特征进行更好的分析,可以对用户的上网行为进行深入的挖掘,更好的为用户推荐喜欢的网络内容.本文结合互联网的发展现状对海量网络流量数据分析技术进行了分析,在基于云计算的基础上提出了海量网络流量数据分析的几个关键性技术,对基于云计算的海量网络流量数据分析技术进行了分析和研究.     

一种新的大规模网络主动预警方法

网络的全球化发展决定网络安全向整体性和动态性发展,互联网的分散管理机制使得监控管理域外的网络安全状态变得非常困难.本文基于网络透视技术,提出一种新的大规模网络主动预警方法,可以对无控制权的网络进行实时监控和主动预警.当网络发生异常行为时,能够准确检测异常来源,缩小异常定位范围,对于大规模网络异常行为的检测和预防具有重要现实意义.以中国教育网拓扑结构为背景的仿真实验表明,该方法有效,对网络安全具有重要的研究意义和实用价值.     

Distributed control of performance management traffic with accuracy objectives

One of the important functions of a network management system (NMS) is performance management (PM). PM deals with collecting statistical information to track the effectiveness and utilization of the network and network elements (NE). While this may be done offline, it is often necessary to monitor the network statistics online in real time. The aim of real‐time monitoring is to achieve high accuracy of the statistics while minimizing the use of scarce network bandwidth. The accuracy objective can vary depending on the priority and dynamic severity state of the NE. We define cost, which needs to be optimized, as a function of network traffic and achieved accuracy. Based on the cost, a comparison of push and pull data collection alternatives is done. We have developed a push‐based distributed data collection system that tunes the accuracy objectives, based on the network traffic and the dynamic severity state of the NE. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.