基于Spark平台的NetFlow流量分析系统

目前典型的NetFlow分析系统多为基于私有架构或平台的第三方系统,面临扩展性较低、开放性不足、扩容代价大、分析时延长等问题。大数据技术的快速发展尤其是内存式计算平台如Spark的出现为集中处理大规模NetFlow数据提供了可能,本文提出了基于Spark的NetFlow分析系统,验证了核心算法(如流量应用构成统计)在Spark平台的性能。实验表明,基于Spark的NetFlow分析系统具有很高的性能和很强的扩展能力,较之Hadoop MapReduce有显著的性能提升。

基于Netflow的流量分析技术研究

流量分析是统计用户通信量和检测异常流量的基础。传统的网络流量检测工具仅仅使用TCP/UDP/IP包头信息,因为TCP或者UDP端口号可能被不同的应用使用,故它们不能有效地识别不同应用的流量。本文论述了Netflow流量分析技术的特点和工作原理,并探讨了Netflow的应用和发展。

基于Netflow技术的网络流量测量的研究

介绍了主动和被动两种网络测量方法,详细分析了Netflow协议的功能、用途、交换特点和工作原理,并给出了Netflow的关键配置步骤及配置过程中需要注意的问题。作为Netflow在网络测量中的应用,重点介绍了基于Netflow的流量测量系统的架构,说明了Netflow版本5的内容,并对流量分析的三种层面进行了分析,最后给出了基于Netflow流量分析的设计。

基于NETFLOW与SNMP的园区网流量监控系统

随着园区网不断扩展,IP网络承载的数据流量越来越大,业务也越来越复杂。加上病毒泛滥、黑客攻击等因素,更加重了网络管理的负担。传统网络管理工具都是基于SNMP协议的,但SNMP只适合于简单的流量监控与设备管理,缺乏流量分析功能,当需要对流量进行分析或依据流量分析的结果实施网络管理时,传统工具就力不从心了。NETFLOW是一种可用于流量分析的协议,将其与SNMP协议结合使用,可有效弥补SNMP的不足,在充分发挥NETFLOW流量分析与SNMP流量监控与设备管理性能基础上建立的监控系统,可有效提高园区网管理的质量与效率。

增强的Netflow数据采集系统设计与实现

基于端口号进行网络流量分析的Netflow技术无法准确地回答网络流分别由哪些应用协议组成及其比例等问题,也不能提供web用户行为数据来反映用户对大多数网站的访问情况。为改进上述缺陷,提出一种增强的Netflow数据采集系统。结合flow和深度包检测技术进行精确的应用协议识别,对web用户行为数据进行采集与动态存储,为网络流量监测与分析提供全面的数据支撑,设计并实现该系统,验证了其有效性和可行性。

基于NetFlow的异常流量检测系统的研究

随着网络技术的发展和网络应用的增加,网络的复杂程度增大,各类攻击,病毒传播也不断的威胁着网络。针对以上问题,本文提出了解决方案,利用开源软件设计了1个基于NetFlow的异常流量检测系统,使网络管理者能适时掌握网络流量,发现异常行为。

基于Netflow的网络流量监测与分析

Netflow协议可以解决传统的基于SNMP协议的网络流量监测与分析系统的不足,在ISP运营商和组织机构内广泛用于对业务数据的流量和流向进行监测与分析,对数量流量的统计和分析可以评估资源利用效率,发现用户异常行为和网络异常状况,从而及时响应、采取措施,阻断未经授权的访问,保护组织机构内部数据资产安全,提高网络的可靠性与安全性,为组织机构进一步决策提供基本的依据。分析了Netflow协议工作原理和机制,针对一个具体的企业网络进行了规划和部署,同时运用Cisco Packet Tracer模拟器中的Netflow收集器进行了模拟,给出了基于Netflow的网络数据流监测与分析的基本过程及方法,该方法对分析其它种类的数据流有一定的借鉴意义。

Netflow网络流量分析技术及在局域网上的应用

流量分析是统计用户通信量和检测异常流量的基础.传统的网络流量检测工具仅仅使用TCP/UDP/IP包头信息,因为TCP或者UDP端口号可能被不同的应用使用,故它们不能有效地识别不同应用的流量.论述了Netflow流量分析技术的特点和工作原理,并探讨了Netflow在局域网上的应用.

基于NetFlow的网络行为分析系统

从网络应用特征和NetFlow流量监测的角度,对宏观网络行为进行了分析,在此基础上设计了基于策略定制的网络行为分析系统,为网络发展规划提出了一种有效的决策分析解决方案.

基于NetFlow的MPLS VPN流量分析系统设计

目前,MPLS VPN技术在运营业广泛应用,用此技术来构建VPN网络,已经成为未来的发展趋势。MPLS VPN能够保证系统高效、可靠、安全的运行,并通过对网络流量进行统计分析,可以准确地反映出网络的运行状况。本文通过对NetFlow、MPLS VPN技术的深入研究,从网络安全角度,提出了基于NetFlow的MPLS VPN流量分析系统。此系统可以对网络的规划和维护起到积极的影响。

利用NetFlow技术构建网络异常监测及分析系统

随着互联网的不断普及,网络已经跟人们的日常生活密不可分,使用者在享受网络所带来的便利的同时,网络上的许多问题也陆续衍生而出,运营商网络正面临着日益严重的安全威胁。作为网络管理者,如何迅速有效地监测网络异常情况,同时准确地掌握整个网络的业务流量模型,供市场部门作决策分析,已成为一项重要的课题。介绍了利用NetFlow技术,构建网络异常监测及分析系统,利用本系统可随时监测网络运行情况,以达到网络稳定顺畅运作及节省经费、人力的目的。

基于Spark的路网交通运行分析系统

应用Spark大数据平台,设计了一种路网交通运行分析系统.以实时交通流数据为基础,结合k-means和随机森林算法构建了路网交通运行态势判别模型,选择分布式文件系统存储和弹性分布式数据集并行处理交通数据,实现了路网交通运行状态的实时判别.利用西奥克兰地区路网车检器数据展开实例分析,结果表明:该系统的运行速度快;分布式k-means算法相较于传统的算法聚类结果的平均相对误差约为7.3%,具有较高的准确性;分布式随机森林算法的精确度、召回率和F度量分别为98.98%,98.96%,98.97%,分类结果均优于逻辑回归、多层感知器算法.

基于Spark的多阶空间权重矩阵STARIMA交通流预测分析方法

为了缓解城市拥堵,建立可以预测交通流量的智能交通管理平台。在Spark框架基础上利用孤立点检测算法对实时海量增长的交通流数据进行清洗统计,设计负载均衡规则对数据进行并行注册与存储,通过语义解析和逻辑优化实现分布式语义查询,并利用基于多阶空间权重矩阵STARIMA模型完成交通流预测。通过对比实验证明:(1)交通流数据清洗、统计、注册和存储方法,有效利用了Spark框架的内存计算和迭代计算优势,在大数据环境下,此方法比基于MPI或MapReduce的方法耗时减少60%左右,可以在预测周期内完成数据预处理工作;(2)语义查询方法将所需数据提供给交通流预测模型,模型中的多阶空间权重矩阵可以更加准确的体现交通流多阶分配规律,与动态STARIMA模型相比预测分析的准确度可提高25%左右,可以为交通诱导信息发布提供参考依据。

基于Spark Sreaming网站流量实时分析系统的设计与实现

针对互联网技术快速发展,用户对各种网站访问量急剧加大,日志数据急剧增加的现状,采用Hbase数据库,Flume、Kafka分布式发布订阅消息系统和Spark Streaming流计算框架,设计实现基于Spark Sreaming的网站流量实时分析系统,深入探讨了网站流量的分析角度和指标,展示了网站的运营情况,从而引导网站开发、运营人员作出相关决策来改进网站的服务,为网站维护、制定网站营销策略提供有力的依据。

浅析NetFlow技术及其在网络流量监测分析中的应用

Internet/Intranet正在迅猛发展,已经对流量统计和管理技术提出了新的需求,为此,思科公司在其IOS交换体系结构中引入一种新的交换技术———NetFlow交换。首先简要介绍了NetFlow技术,然后详细分析了NetFlow的处理机制、输出格式、实用版本以及系统组成,最后,阐述了NetFlow在网络流量监测分析中的应用。

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。

宽带网络流量分析和管理

近年来,随着宽带互联网在全球的迅速发展和各种相关应用的快速普及,宽带互联网已成为人们日常工作生活中不可或缺的信息承载工具。然而,伴随着用户的正常应用流量,宽带网络上形形色色的异常流量也随之而来,影响到网络的正常运行,威胁用户主机的安全和正常使用,通过日常网络管理的实际应用,对互联网流量分析进行了综合介绍,重点介绍如何借助主流流量分析技术- NETFLOW,解决异常流量分析与处理等问题。

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IP地址聚类的网络异常流量分析

异常流量在目的地址与出现时间上的分布均与正常流量有很大区别。文中对校园网的出口流量进行分析实验,将其NetFlow记录按校外IP地址的前16位聚类,得到的部分网段在出入流量中的出现频度有明显特点。分析2种典型网段,研究由此发现校园网内的异常流量源的方法,并对2种异常流量源的区别进行了分析。此方法与常用的异常检测方法相比,所需处理的数据量大为减少,大大提高了检测效率。

IP网流量分析及应用

深入的IP网流量分析技术已成为挖掘现有网络资源潜力,提高网络运维水平的重要手段。对IP网上各类基于业务或用户的应用感知识别,对用户行为特征的细化分析,是实现网络可管理、可运营的基础。通过对IP网流量分析所采用技术的研究和对比,说明了深度包检测技术的优势并对其应用进行探讨,为IP网的运维管理提供参考。