工业互联网流量分析技术综述

为了深入理解流量分析技术在工业互联网中的应用,基于流量分析的5个主要步骤阐述了工业互联网区别于传统互联网的独特性。同时,通过调研大量相关研究工作,总结了流量预测、协议识别与逆向、工业资产指纹识别、入侵检测、加密流量识别和漏洞挖掘6个主流研究任务,并根据任务性质将其分类为面向服务质量提高和面向安全能力提升的2类应用,充分挖掘了工业互联网中的流量分析技术应用场景。最后,针对流量分析未来进一步应用于工业互联网所面临的挑战进行了讨论,并展望了潜在的研究方向。

基于深度强化学习的网络流量分析与入侵检测

本研究针对网络安全领域的网络入侵检测问题,提出了一种基于深度强化学习的创新性解决方案。通过构建深度Q网络(deep Q network,DQN)作为主要模型,将其应用于网络流量分析与入侵检测任务。实验中使用NSL⁃KDD数据集进行模型的训练与测试。在实验结果分析中,与传统深度神经网络(deep neural network,DNN)相比,DQN在准确率、精确度和召回率等性能指标上均取得了显著的提升。通过智能系统与环境的交互学习,DQN在网络入侵检测中展现出更高的智能性和准确性。实验结果为基于强化学习的网络安全技术提供了有力的支持,为未来网络入侵检测研究与应用提供了新的思路与方法。

基于网络流量分析实现的地震业务应用性能监测诊断

随着中国地震台网的建设,地震数据网规模日益扩大,数据种类和服务样式不断增多,如何监测和诊断地震数据业务应用性能,提高业务应用服务质量,是当前亟待解决的问题。本文以陕西省地震局为例,提出了一种基于网络流量分析实现地震业务应用性能监测诊断的方法,通过实时采集分析业务应用网络链条中关键节点的镜像流量,实现对地震监测预警、信息服务等业务应用性能的监测和诊断。该方法基于网络流量分析技术,对网络数据包进行多维度分析,根据业务特征及实际需求,迅速定位业务故障点并提出解决方案,减少运维工作不必要的摸索排查,为地震业务应用的连续性、时效性、稳定性提供平稳高效的网络环境。

基于Wireshark软件的网络流量分析技术研究

随着互联网的快速发展,网络流量的分析和监测变得愈发重要.文中以网络流量分析为核心技术,以Wire-shark软件为主要载体,对网络流量的捕获、过滤、解码、分析和可视化报告等方面进行了深入研究.通过对Wireshark的使用和各个步骤的具体实践,研究并总结了网络流量分析的方法与技巧,为网络管理员提供了有效的网络安全预防和故障排除支持.

基于流量分析的Web服务器数据篡改攻击检测方法研究

为了提升Web服务器对数据篡改攻击检测方法的性能,结合残差网络和长短期记忆网络,构建网络异常流量分析检测模型。实验数据显示,该模型的准确率和检测率分别为94.05%和84.12%,均优于其他3种传统机器学习模型。该模型构造的网络异常流量检测系统可实时检测进出口流量,攻击测试的准确率约为94.43%,检测率为93.89%,满足系统设计的需求。研究表明,结合机器学习和数据挖掘算法的流量分析方法是一种有效的检测手段,有助于提升Web服务器的安全性。

基于流量分析的入侵检测系统设计

为解决病毒入侵、漏洞风险、监测困难等问题,研究如何在海量流量数据当中实现高效、精准、实时地挖掘网络异常流量数据,对有效保障网络安全、为网络维护人员提供合适的报警服务具有重要意义。基于此,本文提出了一种基于流量分析的入侵检测系统设计方案。首先,阐述网络流量检测的意义。其次,设计了系统整体架构,重点提出了系统的主要功能模块设计,并对其功能进行了介绍。最后,经实验结果证明,本系统的设计能够实现对网络流量数据进行实时监控和批量处理,还可以对局域网或核心服务器、主机等方面存在的异常流量进行识别与判断,提高了系统对异常网络流量检测的效率与准确率。

网络流量分析中的深度学习优化方法研究

本研究聚焦于优化生成对抗网络在网络流量分析中的应用,通过深入研究网络的结构、训练方法和参数优化,提出了一种创新的联合训练优化方法。本文以NSL-KDD数据集为基础,在网络入侵检测任务中进行了实验比较。在实验中,联合训练优化方法相较于传统方法在准确率上提高了7%,达到092,同时在召回率上有6%的提升,达到094。最引人注目的是,F1分数提高了007,从086增至093。这一系列结果表明了提出的优化方法在生成对抗网络中的性能提升效果显著。本研究不仅在实证层面证明了联合训练优化方法的有效性,也为网络流量分析领域提供了一种创新的、可行的优化途径,对于提高网络安全技术的实际效能具有实质性的推动作用。

计算机网络中的流量分析技术及其应用

本文对计算机网络中的流量分析技术及其应用进行了深入探讨。首先,对计算机网络的基本概念和分类进行了阐述,为后续的流量分析技术打下基础。其次,详细介绍流量分析技术的四个主要方面:流量收集、流量分类、流量特征提取和流量行为分析。再次,讨论流量分析技术的关键问题,包括数据规模与处理效率、准确度与误报问题、实时性与动态分析以及隐私保护问题。最后,指出流量分析技术在网络安全监控与异常检测、网络管理与优化,以及用户行为分析等方面的应用,突出了其在现代计算机网络中的重要地位。

CERNET国际口扫描流量分析

近期,我们发现CERNET国际互联IPv4入方向TCP/SYN(传输控制协议/同步序列编号)数据包占比畸高,主要原因是TCP端口扫描。这部分流量占用CERNET主干网国际互联带宽,也对CERNET用户带来一定的网络风险。针对近期CERNET国际口的扫描流量,我们进行了分析,并予以防护。

数据中心网络通信流量分析与研究

数据中心所承担的信息化业务逐年增多,在体验业务信息化带来便利的同时也带来了巨大挑战。随着网络通信流量不断增大,可能会出现网络阻塞、运维挑战、安全隐患、关键业务带宽保障等问题,如何进一步提高网络资源可利用率,保障信息化业务正常稳定运行成为相关人员所面临的重大运维难点。通过对数据中心网络通信流量进行分析与研究,为今后数据中心安全防护、网络管理、业务部署与运行等运维工作提供参考。

基于机器学习的网络流量分析与通信性能优化

文章提出一种基于机器学习的网络流量分析与通信性能优化方法,旨在提升网络管理的安全性和效率。通过设计有效的特征提取方法,将网络流量数据转化为可处理的特征矩阵,并进行数据预处理和标签设置,以构建具有代表性和均衡性的数据集。采用卷积神经网络模型进行协议识别,并通过模型训练和参数调优技术优化通信性能。该方法在网络流量分析中具有有效性和应用潜力,为提升网络安全防御能力和通信性能提供了新的思路和方法。

深度学习在网络流量分析与优化中的应用研究

随着互联网技术的迅猛发展,传统网络流量分析方法受限于人工规则设定和处理复杂模式的能力,难以适应现代网络环境的动态性和复杂性。深度学习作为人工智能领域的前沿技术,因其出色的特征学习和模式识别能力,在网络流量分析与优化领域展现出巨大的应用潜力。文章围绕深度学习技术在网络流量分析与优化中的应用进行深入研究,旨在探讨其提升网络性能、保障网络安全以及提高资源利用率的可能性和有效性。

青岛啤酒现金流量分析

本文旨在对青岛啤酒股份有限公司现金流量进行全面分析,以揭示公司财务健康状况、了解其现金流入和流出模式,并提出改善现金流的建议,期望为投资者、管理者和决策者提供有益的信息。

全流量分析技术在医院信息网络安全中的运用实践

随着医院信息系统的数字化和网络化,网络安全问题日益突出。全流量分析技术作为一种有效的网络安全监控手段,其在医院信息网络安全中的应用对于及时发现和防御网络威胁至关重要。探讨了全流量分析技术在医院信息网络安全中的运用实践,介绍了全流量分析技术的基本概念和工作原理,包括数据包捕获、流量分析和安全事件关联等。通过实际案例分析,展示了全流量分析技术在医院识别网络攻击和定位安全风险中的运用。

高速公路网优化设计与交通流量分析

本研究着重探讨高速公路网络优化布局及交通流量分析两个方面,提高道路运输效率及安全保障水平的目标。首先,研究阐述了一种关于优化高速公路网络布局以提高运行效率的核心观点,提高道路通行效率,优化交通流量,以减轻道路拥堵状况,提高交通运输行业的可持续性进程。数据分析和模拟实验结果一致,这一观点在我国当前高速公路网络的深入剖析中得到了进一步验证,分析道路拥堵与流量分布之间的联系。针对分析结果,我们实施了一系列优化举措,关于道路规划调整、交通信号优化及智能交通管理系统运用。这些方案的执行对交通流量分布的调整至关重要,增加道路利用效率,旨在减轻城市交通拥堵状况,因此,交通运营效果优化,持久性显著增强。该研究结果对高速公路网的规划与管理产生了重大作用。

不同成长阶段企业现金流量分析侧重指标探析

不同发展阶段企业的现金流动特点和差异非常明显,现金流量分析重点也不尽相同。例如在初创期可以重点分析现金可维持期限、筹资可维持期限、加速资金周转的现金贡献等指标;在成长期可重点分析现金自给率、折旧影响系数等指标;在成熟期企业可以重点分析利润含金量、新增流动资产含金量等指标;在衰退期可以重点分析经营还债期、债务偿还期、经营债务覆盖率等指标。从企业不同发展阶段角度出发,我们可以建立起一个全新的现金流量分析指标体系。

基于数据可视化的交通流量分析

采用趋势图、双向流量图、饼图、颜色分级图和地图显示等多种数据可视化方法对北京市的主要街道、区域及路口等不同空间尺度的交通流量数据进行分析 ,获取其时空分布规律 ,加深对交通流量数据的理解 ,有助于进行交通时空数据挖掘的研究 。

基于ARIMA的电力视频流量分析和预测

针对电力视频业务的流量特性,提出一种基于差分自回归移动平均(ARIMA)模型的电力视频业务流量分析和预测方法.首先利用差分法对视频流量数据进行平稳化处理,然后依据数据序列的自相关函数和偏自相关函数确定模型参数,从而建立能够有效预测电力视频业务流量的分析模型.仿真实验表明,该方法充分考虑了电力视频业务流量的自相似性、周期性、突发性及趋势性等特点,有效提高了流量预测拟合的精度.

Actinobacillus succinogenes抗氟乙酸突变株的选育及其代谢流量分析

琥珀酸是一种用于合成树脂、可降解塑料及许多化学中间体的重要绿色化工原料。为了提高琥珀酸的发酵产率,基于Actinobacillus succinogenes的代谢流量分布情况对其育种机制进行了研究。以Actinobacillus succinogenes CGMCC1593为原始菌株进行NTG诱变,挑选在含有50～100mmol/L氟乙酸平板生长较快的菌落,经过初筛和复筛,发现SF-9菌株产生更多琥珀酸且积累乙酸较少。以50g/L的葡萄糖为碳源,在5L发酵罐上进行分批发酵,该菌株发酵32h时琥珀酸产量(34.8g/L)提高了23.4%,琥珀酸/乙酸比率为9:1,副产物乙酸量比原始菌株降低了约50%。代谢流量分析(MFA)结果表明,PEP是影响琥珀酸合成的关键节点,PYR是影响乙酸等杂酸生成比例的关键节点,并且这两个节点均非刚性节点。通过氟乙酸抗性诱变,成功地筛选出了流向乙酸、甲酸和乳酸等杂酸的流量相对减少,而流向琥珀酸的流量明显增强的突变菌株SF-9。

网络流量分析系统的设计与实现

现有的网络管理系统普遍存在以下问题:一是缺乏对用户用量、用法的监控和管理;二是缺乏对安全、计费、网络优化等应有的增值服务功能;三是不支持网络管理员和高级经理对网络管理高层次业务需求分析。设计的网络流量分析系统作为对网络管理系统的有力补充和提升,解决了常规网管系统的缺陷,直接从网络管理高层次需求入手,满足客户对网络使用状况分析、网络安全防卫、基于用量的计费模式等需求。