互联网业务流量监测技术的应用和设计

对互联网业务流量监测技术的应用及现状进行了分析，并针对NetFlow技术，对互联网业务流量监测系统建设方案设计中需要考虑的几个重要问题进行了讨论。     

Cisco路由器流量采集软件的研制

网络流量能反映网络的运行状态,是网络管理领域中重要的研究课题。随着网络技术的发展,网络应用的不断深入,网络的有效性、安全性分析尤显重要,直接分析网络实时流量,将具有非常重要的意义。NetFlow是Cisco公司为实现流量统计和流量分析而开发的一种协议,使用NetFlow可以方便地进行大规模的流量采集。通过对NetFlow协议原理与功能的分析,可以设计一种NetFlow流量分析器,该分析器能够对NetFlow流量数据进行采集、分析和显示,实现网络的异常流量监测、流量统计和综合流量分析,并能及时地发现网络攻击。     

基于NetFlow的网络流量采集系统设计

网络流量是网络运行状态的风向标,对网络流量的相关情况进行监测分析与研究是网络管理的重要环节.从网络安全视角,详细介绍流量分析中主要使用的NetFlow技术,并根据NetFlow的特点,给出了一个基于NetFlow的网络流量采集系统设计实例.     

面向海量NetFlow数据的存储和查询处理方法研究

针对全国骨干网高速海量Net Flow数据到来速度快、数据量大以及对所存数据进行频繁多维查询操作的特点,提出了一种多维属性聚簇存储(MACS)模型。该模型根据实际应用环境中查询的特点对数据进行空间分片,以并行加流水的方式对数据进行存储。此外,为Net Flow提出了一种超多面体的查询模式。真实环境实验结果表明,运用MACS模型实现的系统单点数据实时存储速度达到270万条/s,远远快于其他的数据分析系统,并且多维属性查询的速度优于Hive和Impala。     

基于Linux平台的流量统计与异常检测系统的设计与实现

流量统计与异常检测技术具有广泛的应用前景,从一个实际的应用项目出发,针对Netflow流数据的生成、输出、采集、统计、检测等几个方面进行了大量深入的研究,并对统计结果的输出方式、监测算法的参数优化提出了改进。在此基础上,设计并实现了一个基于Linux平台的流量统计与异常检测系统。     

两类频繁项算法在网络流上的适用性评估

通过建立基于分组俘获文件产生网络流的模拟环境,对计数型算法和略图算法两类经典的频繁项挖掘算法的适用性进行验证,检验采用界标窗口查询模式的效果。实验结果表明,算法查全率不低于98%,与查准率和查询精度的相关性弱,与数据项的规模及数据流中频繁项分布的相关性强。略图类算法对频率的估算误差比较稳定,计数型算法则偏大。计数型算法的执行效率明显优于略图类算法。     

基于NetFlow网络流量异常的分析

本文介绍了用NetFlow对网络异常流量的特征进行了深入的分析,并提出了如何在网络层面对网络异常流量采取防护措施。     

基于IXP网络处理器的NefFIOW采集系统

NetFlow是一种分析网络流量的重要技术,本文根据Intel的IXP2400网络处理器的特点,提出了在IXP2400上采集NetFIow数据的高效实现方案。     

基于NetFlow的蠕虫病毒监控系统设计与实现

NetFlow是Cisco公司在其交换、路由体系中采用的一种三层交换技术。NetFlow服务能够提供包括地址、协议、端口和服务类型等详细的数据流统计信息。由于蠕虫病毒传播过程中会发起大量的扫描连接，使用Flow-tools等工具统计分析NetFlow数据流，可以很容易地找出染毒计算机IP地址，再利用SNMP准确地定位该IP的位置并关闭其所连交换机端口，就可以将染毒计算机与网络隔离。同时对染毒计算机相关信息的详细记录，为网络管理员对染毒计算机的处理提供了准确的信息。     

基于NetFlow的网络监控系统研究与设计

针对网络运营商IP城域网网络流量的监控与预警问题,提出了一种基于NetFlow技术的网络流量分析与预警方案。此系统能够分析和监控网络流量,检测网络异常流量并提供告警,同时还能提供报表分析功能。