Lin系统异常重启分析

https://www.360docs.net/doc/6210797012.html,st reboot 这个命令是查看每次系统重启的信息

[root@dg01 log]# last reboot

reboot system boot 2.6.32-300.10.1.Thu May2922:48 (00:23)

reboot system boot 2.6.32-300.10.1.Thu May2922:08 (00:38)

。。。

其中最近的一次重启时间是May2922:48，距离当前时间已经运行了23分钟了，而倒数第二次重启时间是May2922:08，运行了38分钟

2.Uptime

[root@dg01 ~]# uptime

23:44:20 up 56 min, 2 users, load average: 0.04, 0.01, 0.00

Uptime显示了系统当前时间23:44:20，运行时间56 min，当前用户连接数为2，系统的负载。

3.[root@dg01 ~]# w

23:46:21 up 58 min, 2 users, load average: 0.00, 0.00, 0.00

USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT

root pts/1192.168.56.10122:5412:250.04s0.04s -bash

root pts/2192.168.56.10123:330.00s0.13s0.00s w

w比uptime显示的信息更加丰富了，除了显示了uptime的信息外，还显示了下列的信息：user：显示登录的用户账号

TTY：用户登录所用的终端

FROM：显示用户在何处登录系统，这里显示的是IP：192.168.56.101，正是小鱼自己本地IP地址

IDLE：表示用户空闲时间，从用户上一次任何结束后开始计时

JCPU : 终端代号来区分，表示在摸段时间内，所有与该终端相关的进程所消耗的cpu时间PCPU：指what域的任务执行后消耗的cpu时间

What：表示当前执行的任务

4.Who

[root@dg01 ~]# who

root pts/12014-05-2922:54 (192.168.56.101)

root pts/22014-05-2923:33 (192.168.56.101)

who显示登录系统的用户，输出的信息没有w全

5.我们来看看系统重启、关闭对应系统的后台日志输出信息

正常reboot时系统日志信息如下：

[root@dg01 log]# reboot

[root@dg01 log]# less messages

。。。

May2922:47:08 dg01 shutdown[3829]: shutting down for system reboot

May2922:47:09 dg01 smartd[3370]: smartd received signal 15: Terminated

May2922:47:09 dg01 smartd[3370]: smartd is exiting (exit status 0)

May2922:47:09 dg01 avahi-daemon[3298]: Got SIGTERM, quitting.

May2922:47:09 dg01 avahi-daemon[3298]: Leaving mDNS multicast group on interfac e bond0.IPv6with address fe80::a00:27ff:fea5:4e59.

May2922:47:09 dg01 avahi-daemon[3298]: Leaving mDNS multicast group on interfac e bond0.IPv4with address 192.168.56.110.

May2922:47:11 dg01 xinetd[2957]: Exiting...

May2922:47:15 dg01 hcid[2721]: Got disconnected from the system message bus May2922:47:15 dg01 multipathd: mpath1: stop event checker thread (1086806336) May2922:47:15 dg01 multipathd: --------shut down-------

May2922:47:16 dg01 auditd[2538]: The audit daemon is exiting.

May2922:47:16 dg01 kernel: type=1305 audit(1401418036.445:75): audit_pid=0 old=25 38 auid=4294967295 ses=4294967295 res=1

May2922:47:16 dg01 pcscd: pcscdaemon.c:572:signal_trap() Preparing for suicide May2922:47:17 dg01 pcscd: hotplug_libusb.c:376:HPRescanUsbBus() Hotplug stoppe d

May2922:47:17 dg01 pcscd: readerfactory.c:1379:RFCleanupReaders() entering clean ing function

May2922:47:17 dg01 pcscd: pcscdaemon.c:532:at_exit() cleaning /var/run

May2922:47:17 dg01 kernel: Kernel logging (proc) stopped.

May2922:47:17 dg01 kernel: Kernel log daemon terminating.

May2922:47:18 dg01 exiting on signal 15

--上面这部分是关于系统正常关闭的日志，看见有个很清晰的May2922:47:08 dg01 shut down[3829]: shutting down for system reboot

May2922:48:34 dg01 syslogd 1.4.1: restart.

May2922:48:34 dg01 kernel: klogd 1.4.1, log source = /proc/kmsg started.

May2922:48:34 dg01 kernel: Initializing cgroup subsys cpuset

May2922:48:34 dg01 kernel: Initializing cgroup subsys cpu

May2922:48:34 dg01 kernel: Linux version 2.6.32-300.10.1.el5uek (mockbuild@ca-buil https://www.360docs.net/doc/6210797012.html,) (gcc version 4.1.220080704(Red Hat4.1.2-50)) #1 SMP Wed Feb 22 17:37:40 EST 2012

May2922:48:34 dg01 kernel: Command line: ro root=LABEL=/ rhgb quiet

May2922:48:34 dg01 kernel: KERNEL supported cpus:

May2922:48:34 dg01 kernel: Intel GenuineIntel

May2922:48:34 dg01 kernel: AMD AuthenticAMD

May2922:48:34 dg01 kernel: Centaur CentaurHauls

May2922:48:34 dg01 kernel: BIOS-provided physical RAM map:

。。。

--上面这部分是启动正常重启的日志

shutdown –h now时输入信息如下：

[root@dg01 log]shutdown –h now

[root@dg01 log]# less messages

May2923:53:45 dg01 syslogd 1.4.1: restart.

May3004:02:29 dg01 shutdown[7138]: shutting down for system halt

May3004:02:31 dg01 smartd[3338]: smartd received signal 15: Terminated

May3004:02:31 dg01 smartd[3338]: smartd is exiting (exit status 0)

May3004:02:31 dg01 avahi-daemon[3266]: Got SIGTERM, quitting.

May3004:02:31 dg01 avahi-daemon[3266]: Leaving mDNS multicast group on interfac e bond0.IPv6with address fe80::a00:27ff:fea5:4e59.

May3004:02:31 dg01 avahi-daemon[3266]: Leaving mDNS multicast group on interfac e bond0.IPv4with address 192.168.56.110.

May3004:02:33 dg01 xinetd[2925]: Exiting...

May3004:02:37 dg01 hcid[2689]: Got disconnected from the system message bus May3004:02:37 dg01 multipathd: mpath1: stop event checker thread (1075239232) May3004:02:37 dg01 multipathd: --------shut down-------

May3004:02:38 dg01 auditd[2506]: The audit daemon is exiting.

May3004:02:38 dg01 kernel: type=1305 audit(1401436958.027:326): audit_pid=0 old=2 506 auid=4294967295 ses=4294967295 res=1

May3004:02:38 dg01 pcscd: pcscdaemon.c:572:signal_trap() Preparing for suicide May3004:02:38 dg01 pcscd: hotplug_libusb.c:376:HPRescanUsbBus() Hotplug stoppe d

May3004:02:39 dg01 pcscd: readerfactory.c:1379:RFCleanupReaders() entering clean ing function

May3004:02:39 dg01 pcscd: pcscdaemon.c:532:at_exit() cleaning /var/run

May3004:02:39 dg01 kernel: Kernel logging (proc) stopped.

May3004:02:39 dg01 kernel: Kernel log daemon terminating.

May3004:02:40 dg01 exiting on signal 15

--这里也看见有May3004:02:29 dg01 shutdown[7138]: shutting down for system halt

表示是正常关机

而如果意外关机，输入日志中看不到正常关闭系统的信息，比如如下的日志信息：

May2504:03:02APPServer4 syslogd 1.4.1: restart.

May2613:26:04APPServer4 auditd[2985]: Audit daemon rotating log files

May2901:50:34APPServer4 auditd[2985]: Audit daemon rotating log files

May2923:07:01APPServer4 syslogd 1.4.1: restart.

May2923:07:01APPServer4 kernel: klogd 1.4.1, log source = /proc/kmsg started.

May2923:07:01APPServer4 kernel: Linux version 2.6.18-194.el5 (mockbuild@builder1 https://www.360docs.net/doc/6210797012.html,) (gcc version 4.1.220080704 (RedHat4.1.2-48)) #1 SMP Fri Apr 2 14:58: 14 EDT 2010

May2923:07:01APPServer4 kernel: Command line: ro root=LABEL=/ rhgb quiet

May2923:07:01APPServer4 kernel: BIOS-provided physical RAM map:

May2923:07:01APPServer4 kernel: BIOS-e820: 0000000000010000 - 000000000009b c00 (usable)

May2923:07:01APPServer4 kernel: BIOS-e820: 000000000009bc00 - 00000000000a0 000 (reserved)

May2923:07:01APPServer4 kernel: BIOS-e820: 00000000000e0000 - 0000000000100 000 (reserved)

May2923:07:01APPServer4 kernel: BIOS-e820: 0000000000100000 - 00000000cff4b4 80 (usable)

May2923:07:01APPServer4 kernel: BIOS-e820: 00000000cff4b480 - 00000000cff57b4 0 (ACPI data)

May2923:07:01APPServer4 kernel: BIOS-e820: 00000000cff57b40 - 00000000e00000 00 (reserved)

May2923:07:01APPServer4 kernel: BIOS-e820: 00000000fec00000 - 00000001000000 00 (reserved)

May2923:07:01APPServer4 kernel: BIOS-e820: 0000000100000000 - 00000003b0000 000 (usable)

May2923:07:01APPServer4 kernel: DMI 2.4 present.

Os只是May2923:07:01APPServer4 kernel: klogd 1.4.1, log source = /proc/kmsg start ed.

进行了重启，但是之前并没有输出任何正常关机的命令，这个就需要我们配合硬件日志来进行捕捉系统宕机原因了。

弗兰德斯互动分析系统

摘要：弗兰德互动分析系统（Flanders Interaction Analysis System，简称FIAS）是著名的教室中师生教学互动行为观察系统，一种记录和分析教师在教学情境的教学行为和师生互动事件的分析系统。文章结合案例详细介绍了弗兰德互动分析系统在实际课堂教学中的应用。关键词：弗兰德互动分析系统；教学互动行为；代码系统教室内的社会互动极为细致与繁杂，为了进行有效的观察，弗兰德（Flanders）在1970年提出互动分析系统（Flanders Interaction Analysis System）。FIAS是一种教室中师生教学互动行为的观察系统。FIAS的作用在于运用一套代码系统（Coding System）记录在教室中师生互动的重要事件，以分析研究教学行为，了解发生在教室互动情境中事件的影响，以帮助教师了解并进而改进其教学行为。FIAS出现之后，引发了许多对教室内师生互动行为观察系统和方法的研究。一般而言，教室观察大致可分为两个取向：一是“量化观察法”，以系统的规则、记录方式来进行的系统观察；另一种是“质化观察法”，结合人的主观意识的观察技巧。作为教室观察的方法为求观察的广度与深度，理应兼采“量化观察法”与“质化观察法”。在各种教室观察方法之中，以弗兰德（Flanders）在1970年所提出的互动分析系统发表的年代最早，分类最为简明，易于执行与解释，而且能兼顾质的研究之特性与量的研究之客观优点。弗兰德互动分析系统（一）概述弗兰德互动分析系统强调教室内师生的教学互动行为，它采用一套系统的、兼顾直接与间接教学风格的行为分类方式对教室

中的师生互动行为进行分类。同时弗兰德对每一类行为都下了操作性定义，以便教师及教学督导人员进行操作。弗兰德将教室中所有师生的语言互动情况分为弗兰德将教室中所有师生的语言互动情况分为弗兰德将教室中所有师生的语言互动情况分为弗兰德将教室中所有师生的语言互动情况分为10个类别，，，，其中1～～～～7类均为类均为类均为类均为记录教师对学生说话的状况记录教师对学生说话的状况记录教师对学生说话的状况记录教师对学生说话的状况；第第第第8和第和第和第和第9类则是记录学生对教师说话的情形类则是记录学生对教师说话的情形类则是记录学生对教师说话的情形类则是记录学生对教师说话的情形；在上课中，除了教师与学生的对话外，还有第还有第还有第还有第10类类类类，，，，则是记录教室可能出现的静止状态则是记录教室可能出现的静止状态则是记录教室可能出现的静止状态则是记录教室可能出现的静止状态（（（（安静或混乱安静或混乱安静或混乱安静或混乱））））。比如在课堂教学中比如在课堂教学中比如在课堂教学中比如在课堂教学中,教师就教学内容表达自己的见解学内容表达自己的见解学内容表达自己的见解学内容表达自己的见解、、、、说明事实时都属于说明事实时都属于说明事实时都属于说明事实时都属于“讲授讲授讲授讲授”（（（（第第第第5类行为类行为类行为类行为）；）；）；）；教师让学生上前演示教师让学生上前演示教师让学生上前演示教师让学生上前演示、、、、推理推理推理推理，，，，如如如如“现在现在现在现在请某某同学上来演示请某某同学上来演示请某某同学上来演示请某某同学上来演示”这属于这属于

视频系统网络流量的监测与控制

视频系统网络流量的监测与控制摘要：视频系统的应用给网络容量带来巨大压力，为避免网络阻塞，对视频系统网络流量的监测与控制非常重要。使用开源监控软件Cacti，可以搭建一个出色的网络流量监测平台。使用流媒体技术传输视频，能够降低视频系统流量。在交换机上使用ACL限制视频的访问，既能达到控制网络流量的目的，又能为视频系统安全提供保障。组播技术在视频传输上有绝对优势，使用组播进行视频传输是流量控制的最佳方案。关键词：视频系统，网络流量，Cacti，流媒体，组播技术 The network traffic Monitoring and control of Video system LI Chao LU Huaqing (Daqing oilfield co., LTD. The first production plant's the information center 163001,lichao_a @https://www.360docs.net/doc/6210797012.html,) (Daqing oilfield co., LTD. The first production plant's the information center 163001luhuaqinga @https://www.360docs.net/doc/6210797012.html,) Abstract: The application of video system bring great pressure to network capacity, to avoid network congestion, network traffic monitoring and control of video system is very important. Using open source monitoring software Cacti, can build a good platform for the network traffic https://www.360docs.net/doc/6210797012.html,ing Streaming Media Technology, can reduce network traffic video https://www.360docs.net/doc/6210797012.html,ing acl Technology restricted access to video on switches, can not only achieve the goal of control network traffic, and to provide assurance that video system security.Multicast technology in video transmission has absolute advantages, the use of multicast transmission of video is the best solution for network flow control. Keywords: video system, network flow, Cacti, Streaming Media, Multicast technology. 1、引言

智能视频分析系统解决方案

智能视频分析系统解决方案 1.1 系统概述智能视频（Intelligent Video）技术源自计算机视觉（Computer Vision）与人工智能（Artificial Intelligent）的研究，其发展目标是在图像与事件描述之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体。这一研究应用于安防视频监控系统，将能借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息，自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，从而使传统监控系统中的摄像机成为人的眼睛，使“智能视频分析”计算机成为人的大脑，并具有更为“聪明”的学习思考方式。这一根本性的改变，可极大地发挥与拓展视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度节省资源与人员配置，同时必将全面提升安全防范工作的效率。因此，智能视频监控不仅仅是一种图像数字化监控分析技术，而是代表着一种更为高端的数字视频网络监控应用。智能视频分析包含视频诊断、视频分析和视频增强等，它们各自又包含了大量的功能算法，比如清晰度检测、视频干扰检测、亮度色度检测、PTZ（云台）控制功能检测，以及视频丢失、镜头遮挡、镜头喷涂、非正常抖动等检测都属于视频诊断内容，而视频分析算法则包含区域入侵、绊线检测、遗留遗失检测、方向检测、人群计数、徘徊检测、流量统计、区域稠密度统计、人脸识别、车牌识别、烟火烟雾检测、自动 PTZ 跟踪等功能，视频图像增强则包括稳像、去雾、去噪、全景拼接等算法。由此组合衍生出的算法种类又有很多，应用方式也千变万化，所以智能视频分析的应用范围很广。在以往的视频监控系统中，操作人员盯着屏幕电视墙超过 10 分钟后将漏掉90％的视频信息，而使视频监控工作失去意义。随着社会发展，视频监控被越来越广泛地应用到各行各业中，摄像机数量越来越庞大，这给传统的视频监控带来严峻的挑战。针对行业发展推出智能视频分析系统，主要解决以下问题：一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，由机器来完成分析识别工作；另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的的图象。 1.2 系统组成智能视频分析系统以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以设置某些特定的规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦发现监控画面中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象。智能视频分析是在传统的监控系统中，加入智能视频技术，在整个系统中，系统分布图如下：

异常流量产品分析

支持自定义流量异常阈值支持基于自适应基线 P2P检测与控制 DOS/DDOS检测蠕虫检测其他攻击检测业务流量统计服务器流量统计传输层流量统计应用层流量统计IP流量统计告警类型分布攻击源统计串联旁路流级数据（NetFlow/sFLow）流量镜像（SPAN）主要功能响应方式部署方式采集方式网络异常检测流量统计流量分析的目的协议识别带宽管理流量清洗主动响应被动响应告警统计

H3C AFC异常流量清洗产品及时发现网络中各种DDOS威胁并实现对攻击流量的快速过滤√ 对应用层协议支持很少 √ √ × √ 支持对各种网络层和应用层的DOS/DDOS攻击的检测 × × √ √ √ √ √ √ × √ √ 流量的清洗与回注 √ √ √

天融信 TopFlow应用流量管理系统专业的应用流量分析及控制系统 √ 支持的协议很多，偏重P2P类的协议√ √ 较弱，UDP Flood类垃圾包攻击检测× × √ √ √ √ √ √ √ ×

联想网域异常流量管理系统网络流量可视，可控。 √ √ √ P2P应用的识别与阻断、带宽限制、连接数限制 √ 支持对各种网络层和应用层的DOS/DDOS攻击的检测√ × √ √ √ √ √ √ 黑洞路由导入、流量牵引及净化。支持与异常流量过滤设备联动 √ 实时的邮件SNMP Trap及Syslog报警和日志 √ √ （集中部署/分布式部署） √

绿盟网络流量分析系统解决与网络和业务规划相关的问题；解决与网络安全运营相关的问题。√ 支持默认端口的协议 √ √ √ P2P应用的识别支持对各种网络层和应用层的DOS/DDOS攻击的检测 √ √ × √ √ √ √ √ √ × × √ 支持与异常流量过滤设备联动 √ 实时的邮件SNMP Trap及Syslog报警和日志 √ √ （集中部署/分布式部署） √

基于行为分析的木马检测系统设计与实现

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/6210797012.html, 基于行为分析的木马检测系统设计与实现作者：张琦李梅来源：《电子技术与软件工程》2016年第18期摘要随着近年来网络技术的飞速发展，安全问题日益突出，病毒、木马、后门程序等恶意代码层出不穷，重大经济损失事件及重要泄密事件频频发生。传统的代码检查技术主要依靠特征码，静态分析等手段，对分析者的技术要求高，效率较低，难以实现批量检查。针对这些缺点，本文提出一种基于行为分析的木马检测技术，通过记录应用程序的动态行为，综合恶意代码的API调用序列，功能性行为特征、隐藏性行为特征、Rootkit行为特征等作为判别依据，分析其恶意危害性；同时给出详细的分析报告及关键行为记录，方便对恶意代码的手动查杀及深入分析。实验表明本文提出的检测方案能够有效地检测已知或未知的恶意代码，提高木马的检测准确率和检测效率，达到预期的研究目的。【关键词】恶意代码行为分析行为特征随着信息技术的飞速发展，计算机应用以及计算机网络己经成为当今社会中不可缺少的重要组成部分，对经济发展、国家安全、国民教育和现代管理都起着重要的作用。但随着网络应用的增加，以计算机信息系统为犯罪对象和犯罪工具的各类犯罪活动不断出现。网络安全风险也不断暴露出来，其中，利用木马技术入侵、控制和破坏网络信息系统，是造成信息安全问题的典型表现之一。传统的恶意文件检测通常使用恶意程序特征值匹配的技术，即通过提取已经发现恶意程序的特征值（通常为恶意程序某一段的二进制文件或'汇编指令流），使用模式匹配的方式对恶意程序进行检测，这样做的好处是查杀准确，而且可以有效的将恶意程序进行定性，但是特征值需要获得并分析恶意文件样本，才可以得到，因此时间上有着滞后性为解决特征值查杀的滞后性。如何能够快速、准确、简便的分析一个应用程序，成为了一种普遍的需求。 1 木马检测系统的设计与实现 1.1 系统设计 1.1.1 系统设计原则系统总体设计需要满足未来的木马检测发展需要，既要安全可靠，又要具有一定的先进性。在架构设计和功能模块的划分上，应充分的分析和整合项目的总体需求和预期的目标，尽量遵循高内聚、低耦合的设计原则，既要保证各个模块的独立性，也要保证模块间联系的简单性和易扩展性。

智能化视频行为分析平台建设方案设计

基于智能视频分析的监控平台建设方案随着国家经济的提高，城市和城市化进程在不断的发展，各种社会矛盾和暴力事件逐渐增多，政府和相关部分对加强城市各地联网型监控系统越来越重视，当前城市和小区监控系统建设使用监控录像存储，事件发生后调取查阅的方式，这种方式在一定程度上满足了社会的需求，但是无法避免事态趋于恶化，在此背景下，具有智能视频行为分析的监控平台建设就显得尤为重要。智能视频技术让安全警卫部门能通过摄像机实时自动“发现警情”并主动“分析”视野中的监视目标，同时判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的安全威胁，及时向安全防卫人员通过文字信息、声音、快照等发出警报，极大地避免工作人员因倦怠、脱岗等因素造成情况误报和不报，切实提高监控区域的安全防范能力。现有各大监控系统厂商和信息化科技公司都研发出大量的智能视频分析软件，可以分为两大类，基于嵌入式DSP 智能分析系统和基于计算机末端处理的智能分析系统。一．基于嵌入式DSP的处理优点

1、DSP方式可以使得视觉分析技术采用分布式的架构方式。在此方式下，视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），这样，可以有选择的设置系统，让系统只有当报警发生的时候才传输视觉到控制中心或存储中心，相对于计算机末端处理方式，大大节省的网络负担及存储空间。 2、DSP方式下视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），此方式可以使得视觉分析单元直接对原始或最接近原始的图象进行分析，而后端计算机方式，计算机器得到的图象经过网络编码传输后已经丢失了部分信息，因此精确度难免下降。 3、视觉分析是复杂的过程，需要占用大量的系统计算资源，因此计算机方式可以同时进行分析的视觉路数非常有限，而DSP方式没有此限制。二．在对比上述两种处理模式的优缺点基础上，提出基于DSP嵌入式处理和末端计算机处理两种系统结构.

基于动态基线的业务运营支撑网异常流量检测研究

基于动态基线的业务运营支撑网异常流量检测研究摘要：本文提出了一种基于动态基线的业务运营支撑网（BOSS）异常流量检测方法。本系统克服了业务支撑网中流量分析仪固定告警阈值的诸多弊端，实现了告警系统智能化，为维护人员提供真实可靠的业务支撑网网络流量告警。此外，三级预警机制，使维护人员更清晰、更有效地掌握告警的严重性程度，降低了由于异常网络流量带来的系统风险。关键字：动态基线、网络流量、临界基线、分级告警 0 引言随着互联网技术的发展,基于互联网的各种应用已经深入人们的日常生活,给人们的生活方式带来了巨大的变化,但同时也带来了很多安全隐患。目前，网络异常流量的检测机制总体来说可以归纳为三种类型:基于流量大小的检测、基于数据包特征的检测和基于网络带宽动态基线的检测。每种机制都有其自身的特点,在一定程度上都有较高的检测效率,但是也都有自身的不足。基于流量大小的检测，提出了基于熵值的检测方案,这种检测方案以Shannon信息论中的熵值度量网络流量中的数据包属性的随机性,根据随机性强度的大小检测异常流量的发生,这种方法具有较高的实时性,但是这种方案关于熵值大小的阈值需手动设置,无法根据网络状态自行调整,不同时段、不同链路的网络流量，具有不同的波峰、波谷，单一临界值无法有效界定异常的流量，从而无法有效检测。基于数据包特征的检测，从网络流量找出符合特征的数据包，使用这种异常流量监测方案，我们必须事先知道每一种异常流量的特征，并为每一种特征开发专属的监测程序。由于异常流量数据包的种类越来越多，对BOSS网络维护人员而言，不停的添加异常流量特征监测程序将带来沉重的负担，管理方式的延展性差。另一方面，新型的异常数据包特征出现初期，其特征尚未被了解，导致异常流量监测程序的失效，无法有效检测。根据业务支撑网的特点，提出了一种利用动态基线分析网络进出带宽所占比

基于SNMP协议的简单网络流量监控管理系统的设计要点

基于SNMP协议的简单网络流量监控管理系统的设计摘要：随着网络通信技术的不断进步，网络应用越来越广泛，网络流量形式变得复杂，内容变得庞大，因此网络流量统一监控与管理是非常必要的。本设计介绍了SNMP的基本原理，提出了在Linux下实现基于SNMP的网络流量监控系统方案，结合某网络管理中的实际问题，阐述了这一方案的具体实施，并对该系统提出了展望。关键词：流量监控；SNMP(简单网络管理协议)；MIB(管理信息库)；WBM (基于Web的网络管理) 在校园网及其他大型企业网的复杂应用环境中，网络面临的攻击及威胁主要来源于网络部，如大量病毒、网内主机的主动攻击及网络异常流量的突增都将引起网络设备负荷过重，从而导致网络拥塞，并可能进一步导致网络瘫痪。因此，基于全网所有网络设备、服务器群组的流量状况的24 h实时监控和日志及流量分析统计，将对于保障复杂环境下的整个网络的安全、设备稳定，以及防止服务器群组被攻击有极大的意义。目前网络管理标准主要有两大体系：OSI的 CMIS(Common Management Information Service。公共管理信息服务)／ CMIP(Common ManagementInformation Protocol，公共管理信息协议)和IETF的SNMP(Simple Network Management Protocol，简单网络管理协议)。由于CMIP实现复杂、结构庞大，占用资源多，目前还没有开发出实际可用的产品。SNMP由于易于实现和广泛的TCP／IP应用基础而获得支持。随着SNM2Pv2和SNMPv3的相继出现，改善了SNMP中的安全问题，使SNMP得到快速发展。一、 SNMP原理 SNMP由IAB(Internet Activities Board)制定，是基于TCP／IP协议的各种互联网络的管理标准。由于它本身简单明了，实现较容易，占用系统资源少，所以得到了众多网络厂家的青睐，而成为工业标准投入使用。现已被广泛接受，差不多所有的网络产品，包括交换机(Switch)、路由器(Router)、集线器(HUB)、不间断电源(UPS)及调制解调器(Modem)等网络硬件及许多软件均支持SNMP。几乎所有的网络厂商推出的针对硬件管理的网络管理系统都支持SNMP，如HP公司的Open view、IBM公司的Net View、Cabletron公司的Spectrum都是基于SNMP标准设计的。它的管理体系结构包括4个部分：管理站(SNMP manager)、管理代理(SNMP agent)、管理信息库(MIB，management information base)和网络管理协议。 1.1 管理站管理站发出命令，实现对网络设备的管理。管理站中有管理应用程序，按照SNMP协议实现与管理代理的通信，完成对MIB数据的读取和设置。 1.2 管理代理

网络异常流量检测研究

网络异常流量检测研究摘要:异常流量检测是目前IDS入侵检测系统)研究的一个重要分支,实时异常检测的前提是能够实时,对大规模高速网络流量进行异常检测首先要面临高速流量载荷问题,由于测度、分析和存储等计算机资源的限制,无法实现全网络现流量的实时检测,因此,抽样测度技术成为高速网络流量测度的研究重点。关键词:网络异常流量检测一、异常流量监测基础知识异常流量有许多可能的来源,包括新的应用系统与业务上线、计算机病毒、黑客入侵、网络蠕虫、拒绝网络服务、使用非法软件、网络设备故障、非法占用网络带宽等。网络流量异常的检测方法可以归结为以下四类:统计异常检测法、基于机器学习的异常检测方法、基于数据挖掘的异常检测法和基于神经网络的异常检测法等。用于异常检测的5种统计模型有:①操作模型。该模型假设异常可通过测量结果和指标相比较得到,指标可以根据经验或一段时间的统计平均得到。②方差。计算参数的方差,设定其置信区间,当测量值超出了置信区间的范围时表明可能存在异常。③多元模型。操作模型的扩展,通过同时分析多个参数实现检测。④马尔可夫过程模型。将每种类型事件定义为系统状态,用状态转移矩阵来表示状态的变化。若对应于发生事件的状态转移矩阵概率较小,则该事件可能是异常事件。⑤时间序列模型。将测度按时间排序,如一新事件在该时间发生的概率较低,则该事件可能是异常事件。二、系统介绍分析与设计本系统运行在子网连接主干网的出口处,以旁路的方式接入边界的交换设备中。从交换设备中流过的数据包,经由软件捕获,处理,分析和判断,可以对以异常流量方式出现的攻击行为告警。本系统需要检测的基本的攻击行为如下:(1)ICMP 攻击(2)TCP攻击,包括但不限于SYN Flood、RST Flood(3)IP NULL攻击(4)IP Fragmentation攻击(5)IP Private Address Space攻击(6)UDP Flood攻击(7)扫描攻击不同于以特征、规则和策略为基础的入侵检测系统(Intrusion Detection Systems),本研究着眼于建立正常情况下网络流量的模型,通过该模型,流量异常检测系统可以实时地发现所观测到的流量与正常流量模型之间的偏差。当偏差达到一定程度引发流量分配的变化时,产生系统告警(ALERT),并由网络中的其他设备来完成对攻击行为的阻断。系统的核心技术包括网络正常流量模型的获取、及对所观察流量的汇聚和分析。由于当前网络以IPv4为主体,网络通讯中的智能分布在主机上,而不是集中于网络交换设备,而在TCP/IP协议中和主机操作系统中存在大量的漏洞,况且网络的使用者的误用(misuse)也时有发生,这就使得网络正常流量模型的建立存在很大的难度。为达到保障子网的正常运行的最终目的,在本系统中,采用下列方式来建立多层次的网络流量模型: (1)会话正常行为模型。根据IP报文的五元组(源地址、源端口、目的地址、

Netflow 网络异常流量的监测原理

Netflow 网络异常流量的监测原理 Netflow 对网络数据的采集具有大覆盖小成本的明显优势，在Netflow在安全领域的应用与传统的DPI的方式和系统扫描的方式，却有着明显的不同。使得这类产品在定位和实现的功能上和传统大IDS／IPS也不一样。 Network Behavior Anomaly Detection（网络行为异常检测）是NetFlow安全的原理基础。Netflow流量数据只能分析到协议的第四层，只能够分析到IP 地址、协议和端口号，但是受限制于无法进行包的内容分析，这样就无法得到网络中一些病毒、木马行为的报文特征。它是从网络流量的行为特征的统计数据进行网络异常的判定的。网络行为的异常很大一方面是对网络基线数据的违背，反应到一个监控网段范围，往往呈现的就是网络流量的激增和突减。而在针对网络单个IP的监测的时候分析的是这单个IP来源或者目的IP流量的行为模式，TCP的流量模型等等来进行判断。GenieATM对网络异常流量的NBAD的检测具体如下面三点： 1.1流量异常(Traffic Anomaly) 侦测流量异常模型是将基线模板(Baseline Template)应用于使用者所设定的监测范围内（因特网、互联自治域、子网、路由器、服务器、interface、监测条件等多种模型），流量异常侦测模型主要凭借系统实时对网络中正常流量形成流量基线，再根据网络正常的网络流量模型来动态分析网络中的异常流量，以期最早时间发现网络中流量的激增和突减。针对不同的网络监测范围，用户可使用定义不同的流量基线模板进行监控。系统支持自动建立及更新流量基线，也允许管理员手动设定和调整基线的参数和取值期间，并排除某些受异常流量攻击的特定日列入计算，以免影响基线的准确性。通过参数的设定，系统能根据对网络效能的影响，将网络异常流量的严重性分为多个等级，包括：正常、中度异常(yellow)、高度异常(red)，并允许使用者透过参数设定，对每个检测范围设定合适的参数。根据不同的网络范围，也提供不同监测模板让用户选择，从模板的部分可设定各种流量监测的临界值，不同的网络边界可设定不同的流量监测临界值。模板的类型有系统开发、用户自定义以及自动学习三种。此外，系统也提供多种单位，方便用户选择。异常发生后，系统将自动分析当时的流量特征，并可藉由异常查看器读取这些讯息(参

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，

用户行为分析系统技术建议书

目录 1、简介 (3) 1.1.开发背景 (3) 1.2.术语： (3) 2.项目概述 (4) 2.1.产品简介 (4) 2.2.商业机会 (4) 2.3.系统组成 (4) 2.4.子系统功能描述 (5) 2.5.运行环境 (8) 3.系统总体架构 (9) 3.1.系统目标 (9) 3.2.技术方案说明 (9) 3.3.网络拓扑图 (10) 3.4.网络拓扑说明 (11) 3.5.系统整体结构图 (11) 3.6.系统中各服务器介绍 (12) 3.7.模块清单 (13) 4.各模块说明 (14) 4.1.数据采集模块 (14) 4.1.1 功能概述 (14) 4.1.2 模块设计要素说明 (15) 4.1.3 结构 (15) 4.1.4 详细功能说明 (16) 4.2.数据汇总存储模块 (17) 4.2.1模块功能概述 (17) 4.2.2模块设计要素说明 (17) 4.2.3结构 (17) 4.2.4详细功能说明 (18) 4.3.数据分析处理模块 (18) 4.3.1模块功能概述 (18) 4.3.2模块设计要素说明 (18) 4.3.3详细功能说明 (18) 4.3.4程序逻辑流程 (19) 4.4.数据展示模块 (19) 4.4.1功能描述 (19) 4.4.2模块设计要素说明 (21) 4.4.3结构 (21) 用户信息管理：对用户信息进行查询、统计等。 (22) 4.4.4程序逻辑 (22) 4.4.5系统页面设计 (22) 5.其他接口说明 (24)

网络流量监控软件的设计与实现设计

长沙理工大学《网络协议编程》课程设计报告网络流量监控软件的设计与实现 xxx 学院计算机与通信工程专业网络工程班级网络12-1 学号 20125808** 学生姓名 xxxxxx 指导教师 xxxxx 课程成绩完成日期 2015年9月25日

课程设计成绩评定院系计算机与通信工程专业网络工程班级网络1201 学号xxxxxx 学生姓名xxxxxx指导教师xxxxxx 指导教师对学生在课程设计中的评价指导教师成绩指导教师签字年月日课程设计答辩组对学生在课程设计中的评价答辩组成绩答辩组长签字年月日

课程设计综合成绩注：课程设计综合成绩＝指导教师成绩×60%＋答辩组成绩×40% 课程设计任务书计算机与通信工程学院网络工程专业

网络流量监控软件的设计与实现学生姓名：xxxxxx 指导老师：xxxxxx 摘要互联网迅速发展的同时，网络安全问题日益成为人们关注的焦点，病毒、恶意攻击、非法访问等都容易影响网络的正常运行，多种网络防御技术被综合应用到网络安全管理体系中，流量监控系统便是其中一种分析网络状况的有效方法，它从数据包流量分析角度，通过实时地收集和监视网络数据包信息，来检查是否有违反安全策略的行为和网络工作异常的迹象。在研究网络数据包捕获、 TCP/IP原理的基础上，采用面向对象的方法进行了需求分析与功能设计。该系统在VisualC++6.0环境下进行开发，综合采用了Socket-Raw、注册表编程和IP助手API等VC编程技术，在系统需求分析的基础上，对主要功能的实现方案和技术细节进行了详细分析与设计，并通过测试，最终实现了数据包捕获、流量监视与统计主要功能，达到了预定要求，为网络管理员了解网络运行状态提供了参考。关键词网络管理；数据采集；流量统计；Winsock2

视频图像智能检测分析系统

视频图像智能检测分析系统一、系统概述智能视频监控系统具有图像内容智能识别与智能分析处理管理功能，并可通过联网实现。智能视频监控系统是一种先进的智能视频分析系统。摄像头信号通过视频服务器(视频采集卡）进行采集，基于我们的智能分析与管理平台，对采集的数据进行实时分析，及时报告可疑事件（如闯入禁区、逆行、滞留等）的发生，并对提出来的事件信息和视频数据一起记录，从而达到实时报警和事后视频有效检索的目的；能有效检测、分类、跟踪和记录非法过往行人、车辆及其它可疑物体，能够判断是否有行人及车辆在指定区域内长时间徘徊、停留或逆行；还可通过控制台摄像机放大并抓拍移动目标等。二、系统主要功能介绍 1、物品的移动或失窃检测自动识别出监控区域内的物品被盗等行为并发出报警信号（也可发送至用户手机或小灵通等通讯设备），自动录下相关信息。 ◆对办公室（重要人物或物品放置的地点）实行监控 ◆对博物馆、展览馆等珍贵物品的公共场所 ◆高档小区或别墅上图中红框区域中的画为重点监控点，如该区内的画有移动迹象，即显示警示信息。多用于博物馆、展览馆等珍贵资料的保护。 2、人体行为识别

◆对视频图像进行分析，能检测警戒区域范围内以下各类人体行为并报警 ◆徘徊、滞留：在禁区或监控场景内停留超过设定时长 ◆突然加速、突然减速：由静止或匀速运动变为高速运动 ◆突然倒地或卧倒；人体直立姿势突然改变为卧地姿势 ◆车辆行为分析，识别车辆的逆行、跃线、违章乱停车并产生报警信号 3、遗留物识别 ◆可在监控区域内，一旦出现遗留物（包裹、碎块、行李等）或被蓄意放置物体（如危险爆炸物品）立即发出告警，并自动弹出画报告遗留物的位置。 ◆在要塞地区进行可疑物品的侦测（反恐行为） ◆于机场或铁路等环境底下寻找被遗留的行李 ◆在繁忙的公路或隧道里监控故障的车辆 ◆超市或机场的地方侦测到空置的手推车以便清理 4、周界闯入、离开检测

流量监控软件常见问题解答——天易成网络管理软件

===天易成网管软件常见问题解答(FAQ)=== 问题1：关于5种模式的说明解答：参见论坛置顶的帖子。 https://www.360docs.net/doc/6210797012.html,/tycbbs/showtopic-6.aspx 问题2：适用的操作系统解答：Windows XP / Windows Vista / Windows Server 2003 / Windows 7 问题3：出现"与监控端连接失败"的提示，如何解决？解答：根据以下步骤检查： 1.登录时，勾选通过IP登录，IP输入127.0.0.1。 2.如果是XP系统，点击开始菜单->控制面板->管理工具/性能和维护->服务，找到TYCNetManageService，查看其状态；如果是win7系统，点我的电脑--右键--管理--服务和应用程序--服务，找到TYCNetManageService，查看其状态,状态必须为"已启动"，如果没有该服务程序就重装一次软件。问题4：开始管理后，局域网内机器不能上网了，如何解决？解答：

1.如果是ARP网关模式，并且在全局设置里开启了"阻止运行ARP防火墙或ARP静态绑定的主机上网",而被监控的主机又运行了arp防火墙的话(比如360安全卫士)，那么程序是会阻止其上网的。解决办法：a.让被监控的机器关闭arp防火墙并重启电脑。b.改用网桥方式，这里有相关模式的详细设置介绍 https://www.360docs.net/doc/6210797012.html,/tycbbs/showtopic-6-1.aspx#9 2.检查监控机上是否安装了防火墙，将其关闭或卸载试试！可能有影响的防火墙有ESET nod32，瑞星等。 3.检测监控机是否打有ARP补丁，比如操作系统安装的是绿茶系统，就会默认打上ARP补丁。 4.查看路由器或者交换日志，看看其是否有防ARP的功能，若有则关闭。问题5：设置了策略，限制了速度，比如20k/s，但显示速度还是很大，远远大于20k/s，如何解决？解答：在全局设置中，将限速方法设为精确方法。问题6：为什么在同事的电脑上会报告我对他电脑的ARP攻击呢？解答：正常的,因为我们的ARP网关模式需要使用ARP进行管理。若想不出现arp攻击的提示，请配置我们的网桥模式， https://www.360docs.net/doc/6210797012.html,/tycbbs/showtopic-6-1.aspx#9这是模式的设置步骤。

流量检测系统方案

目录 1.交通流信息实时检测系统........................................................................................................... 1-1 1.1.设计原则................................................................................................1-1 1.2.设计依据................................................................................................1-1 1.3.系统总体架构........................................................................................1-2 1.3.1.前端检测设备.................................................................................1-2 1.3. 2.传输网络.........................................................................................1-3 1.3.3.后端管理设备.................................................................................1-3 1.4.Smartsensor 125 .....................................................................................1-4 1.5.中心管理软件设计................................................................................1-8 1.5.1.数据分析和存储.............................................................................1-8 1.5.1.1流量数据采集 ........................................................................1-8 1.5.1.2数据分析处理 ........................................................................1-9 1.5.1.3综合统计查询 ......................................................................1-10 1.5. 2.数据存储功能...............................................................................1-12 1.5.3.用户界面显示...............................................................................1-12 1.5.4.设备管理.......................................................................................1-15 1.5.5.系统管理.......................................................................................1-16 1.5.6.时间同步.......................................................................................1-17 1.5.7.道路管理.......................................................................................1-17 1.5.8.数据对比功能...............................................................................1-18 1.5.9.道路交通异常状态监测处理和报警...........................................1-19