网络测量综述
时序数据的异常检测可视化综述
时序数据的异常检测可视化综述1介绍时序数据被定义为一系列基于一个准确时间测量的结果，时间间隔通常是规律的[1]。
例如按照一定时间间隔统计到的排名数据，实时检测的传感器数据，社交网络中每天的转发回复数据。
对于时序数据的分析在今天越来越广泛的应用在科学，工程，和商业领域，可视化帮助人们利用感知减少认知负荷进而理解数据[2]。
长期以来，可视化也已经成功的被应用在对于时序数据的分析中来[3]。
例如社交媒体[4]，城市数据[5]，电子交易[6]，时序排名[7]。
在不同领域的时序数据中发现重要的特征和趋势的日益增长的需求刺激了许多可视交互探索工具的发展[8]：Line Graph Explore[9]，LiveRAC[2]，SignalLens[10]和Data Vases[11]等。
时序数据的可视分析任务中，包括特征提取[14]，相关性分析和聚类[7]，模式识别[9]，异常检测[10]等。
而异常检测在不同的研究领域都是一个重要的问题，异常检测表示发现数据中不符合预期行为的模式[12]。
异常检测的目的是找到某些观察结果，它与其他的观察结果有很大的偏差，以至于引起人们怀疑它是由不同的机制产生的[17]。
对应到不同的领域中，网络安全中的异常表示网络设备异常或者可疑的网络状态[13]。
情感分析中的异常表示一组数据中反常的观点，情绪模式，或者产生这些模式的特殊时间[16]。
社交媒体中的异常可以是反常的行为，例如识别网络机器人[20]，反常的传播过程，例如谣言的传播[19]。
这些异常信息或模式的产生原因，可能是会影响日常生活，社会稳定的因素，例如电脑侵入，社交机器人，道路拥堵状况等。
提早发现识别这些异常有助于及时找到产生原因和实际状况，从而进一步分析或解决问题。
异常检测已经有许多成熟的方法，而且在机器学习领域也引起了广泛的关注[12]，包括有监督[21]和无监督的异常检测方法[22]。
自动化的学习算法通常基于这样的假设，即有充足的训练数据可用，同时这些数据理应是正常的行为，否则，正常的学习模型不能把新的观测结果按照异常来进行分类，很有可能新的观测数据是不常见的正常事件[25]，但当涉及到人工标注数据的问题时，往往需要大量的数据，费事费力，难以获取，同时又十分依赖于主观认为的判断，这些极大地影响了最后的分析结果质量[20]。
网络学习情绪诱发与测量综述
网络 学 习情 绪的诱发
（ 一 ）网络 学 习情绪诱发 材料
学习情绪诱发的主要 目的在于研究特定情绪的 前 和结果及其在学习过程巾的作厂 订 机制 。网络作
１ ． 基于情绪与认知关系的网络学习情绪诱发 旗于情绪 认知瑚 ｝ 仑 的情绪诱发 ， 通常是在具 体的学习过程巾打破学 者的 认知平衡诱发情绪。 有 究者通过挺供商难度的题ｆ １ 。 模糊朐知识线索
信 阳师 范学院 学报 （ 哲 学社会科 学版 ） 第３ ３卷
・
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｘｉ ｎ ｙ ａ ｎ ｇ Ｎ ｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
第 ６期
２ ０ １ ３年 １ １月
（ Ｐ ｈ ｉ ｌ ｏ ｓ ． ＆Ｓ ｏ ｃ ． Ｓ ｃ ｉ ． Ｅ ｄ ｉ ｔ ． ） Ｖ ｏ １ ． ３ ３ Ｎ ｏ ． ６ Ｎ ｏ ｖ ． ２ ０ １ ３
学习情绪对青少年的学 习行 为具有重荽影 响。 愧、 庆倦等） 对学习的影响。随着网络学 习的普及 网络学习情绪 的重要性受到关注 ， 《 互联网 与高等 教育》 （ 《 ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｒ ｔ ｅ ｔ ａ ｎ ｄ Ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｒ Ｅ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｝ ） 在２ ０ １ ２年 第１ ５卷第 ３期以此作为专题进行探讨 ， 发现传统学
度的影 响。在传统学习情绪诱发中， 虚假生物反馈 法并不多见 ， 它多用在心理健康领域 的情绪调节训 练中， 是否 能将这 种 情绪 调 节 的 训练 方 法应 用 到 教 学软件 中， 提高学习者 的元认知监控水平是 Ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ 等人研究的主要意图， 他们通过虚假生物反馈法来 考察情绪对元认知判断和学习表现的影 响， 发现无 论被试是否相信心跳声是 自己的， 接受虚假生物反 馈组与控制组相 比报告更多的积极高唤醒情绪， 并
广域测量系统综述
广域测量系统综述广域测量系统WAMS(Wide Area Measurement System)主要源自电力系统时间上同步和空间上广域的要求，利用全球定位系统GPS(Global Position System)时钟同步，进行广域电力系统状态测量。
传统的SCADA\EMS系统中，使用RTU（remote terminal unit）作为测量手段，能够测量电压、电流的有效值和功率，可以表征系统的稳态潮流，但没有对描述系统机电动态性能十分重要的相对相角量及其派生量；另一方面，测量的时间尺度为数秒级，因而得到的系统数据是历史的、不同时的，即便我们为其增加GPS时标，仍然只能监测系统稳态或准稳态运行情况。
而在故障监测方面，传统的保护系统使用故障录波器DFR（digital fault recorder）作为监测手段，时间尺度可达到微秒级，速度很快。
但DFR只能测量瞬时值，无法获得全面的系统动态过程信息，因而主要用于对故障后电磁暂态过程的记录，而无法对整个系统的动态过程进行记录和分析。
而广域测量技术使用PMU（phasor measurement unit）作为测量手段，可以基于GPS标准时钟信号，测量得到信号的同步相量数据，其时间尺度介于RTU 和DFR之间，目前最快可达10ms左右。
广域测量技术的优点在于，它可以实现异地的同步相量测量，并保持足够高的精度，同时能够保证高速通信和快速反应，因而非常适合目前不断扩大的电网规模。
另一方面，由于提供了相量数据，我们可以分析功角、无功储备等动态信息，从而能够对电网的动态过程进行实时监测，有助于调度和控制。
WAMS主要由位于厂站端的PMU通信系统和位于调度中心的控制系统组成。
网上有论文提出的WAMS结构如图1所示。
其中主站位于省调度中心，子站为各功角监测点，子站由相角和功角测量装置#时间同步装置、通信系统和工控机组成。
为了保证实时性，主站与子站之间的通信通道采用专用的微波通道。
网络可用带宽测量方法综述
ｈ ｔ ： ｗｗ ｄ ｚ ．ｅ ．ｎ ｔ ／ ｗ．ｎ ｓｎ ｔ ｐ／ ｏ
Ｔｅ ： ６—５ —５ ０９ ５ ０９ ｌ＋８ ５１ ６９ ６３ ６９ ６４
网络 可 用带 宽 测 量 方 法综 述
尹红波
（ 州市环境监测中心站 ， 东 广 州 ５０３ ） 广 广 １０ ０
摘 要 ： 文 对 网络 可 用带 宽 测 量 体 系 的发 展 和 现 状 进 行 了 简要 描 述 ， 详 细 的 分 析 了基 于 Ｐ 该 较 ＧＭ 和 ＰＬ 模 型 的 网络 主 动 可 用 带 宽 ＩＭ 测 量 方 法 的 原 理及 其优 劣性 ， 尝 试 分 析 Ｉ Ｖ 并 Ｐ ６网络 对 可 用 带 宽测 量 方 法 的影 响 。 关键 词 ： 网络 ： 用 带 宽 ： 量 方 法 可 测
求 。 由于 网络 规 模 巨 大 ， 扑 结 构 复 杂 ， 得 研 究 者 难 以对 网 络 分 析 建 立 起 精 确 的 数 学 模 型 ， 此 网 络 测 量 成 为 网 络行 为 学 研究 的 拓 使 因
主 要 途 径
１网 络 带 宽 测 量 概 述
带 宽 是 网 络 路 径 的重 要 参 数 之 一 ， 宽 测 量 的发 展 有 助 于 网 络 应 用 程 序 改 善 和 提 高 服 务 质 量 ， 在 容 量 分 配 、 务 质 量 管 理 、 带 其 服
ＹＩ Ｎ Ｈｏｎｇ — —ｂｏ
（ ｕ ｎ ｚ ｏ ｎ ｉ ｎ ｎａ Ｍ ｏ ｉ ｒ ｇ Ｃ ｎｅ， ａ ｇ ｈ ｕ ５ ０ ３ ， ｈｎ ） Ｇ ａ ｇ ｈ ｕＥ ｖｒ ｍｅ ｔ ｎｔｉ ｅ ｔｒ Ｇｕ ｎ ｚ ｏ １ ０ ０ Ｃ ｉ ａ ｏ ｌ ｏｎ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｎ ｔ ｉ ａｔ ｌ，ｔ ｅ ｄ ｖ ｌ ｐ ｅ ｔａ ｄ ｃ ｒｅ ｔｓａ ｓ ｏ ｅ ｍｅ ｓ ｒｍ ｅ ｔｓ ｓｅ ｆ ｒ ｎ ｔ ｒ ｖ ｉ ｂ ｅ ｂ ｎ ｗｉ ｔ ｒ ｒｅ ｙ ｄ — ｓ ｒ ｃ ：Ｉ ｈ ｓ ｒｉ ｅ ｈ ｅ ｅｏ ｍ ｎ ｎ ｕ ｒ ｎ ｔｔ ｆｔ ａｕ ｅ ｎ ｙ ｔｍ ｏ ｅｗｏ ｋ ａ ａ ａ ｌ ａ ｄ ｄ ｈ ａｅ ｂ ｆ ｅ ｃ ｕ ｈ ｌ ｉｌ
文献综述范文
文献综述范文文献综述随着网络市场的不断发展和繁荣，网络环境下的顾客忠诚日益成为企业和学术界关注的焦点。
本文主要从顾客忠诚的内涵、测量和影响因素三个方面对查阅的文献进行分析。
一、顾客忠诚度的内涵随着服务经济的兴起，顾客忠诚的研究逐渐兴起。
其研究始于对顾客行为的评价。
对顾客行为的评估认为，即使顾客忠诚（Jacoby&chestnut，1978年），高频购买也同样重要。
然而，单纯的行为取向很难解释忠诚的产生、发展和变化。
高度重复性的购买行为可能不是基于某种偏好，而是由于存在各种限制，形成转换障碍。
低重复性购买也可能基于情境因素或随机因素（storbacka&cronroos，1995）。
为此态度取向被加入到顾客忠诚的定义中来，态度取向是指顾客对产品、服务积极倾向的程度(ajzen&fishbein，1980)和把产品、服务作为首选并积极推荐的心理许诺（remler&bmwn，1996）。
Dick and Basu（1994）认为，真正的顾客忠诚应该是伴随着积极态度导向的高频率重复购买行为。
顾客忠诚应包括两个维度：行为忠诚和情感忠诚。
在此基础上，他们构建了描述顾客忠诚的行为-情感模型，并将顾客忠诚分为忠诚、虚假忠诚、潜在忠诚和非忠诚。
gremler和brown(1996)给服务业顾客忠诚所辖的定义：“顾客以积极的态度向特定的服务供应商重复购买的程度，以及在对该项服务的需求增加时，继续将该服务商作为唯一选择对象的倾向。
”并提出顾客忠诚根据其身前程度，可以被细分为三个不同层次：行为忠诚、意向忠诚和情感忠诚。
行为忠诚之顾客实际表现出来的重复购买行为，强调重复购买；意向忠诚指顾客在未来可能够买的意向、价格容忍度可推荐可能性：情感忠诚之顾客对企业及其产品的态度，包括：喜爱等情感因素、积极推荐宣扬企业的产品，购买时首选和制定决策时优先考虑。
在国内，韩景伦和魏福祥（2001）认为，顾客忠诚是顾客由于价格、产品或服务特征或其他因素的影响而长期购买某一品牌产品或服务的行为。
网络行为研究现状一个文献综述
网络行为研究现状一个文献综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，网络已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，网络行为也因此受到了广泛的关注。
网络行为研究，作为探究人们在网络空间中的行为模式、心理特征和社会影响的重要领域，近年来逐渐崭露头角，成为多个学科交叉研究的热点。
本文旨在通过文献综述的方式，系统梳理网络行为研究的现状，以期为该领域的深入研究和实际应用提供参考。
本文首先对网络行为研究的基本概念进行界定，明确网络行为的内涵和外延。
接着，从网络行为研究的理论框架、方法论、主要研究内容以及研究成果等方面展开综述，重点分析当前研究的主要特点和存在的问题。
同时，本文还将关注网络行为研究在不同领域（如心理学、社会学、计算机科学等）的应用情况，探讨其对社会、经济和文化等方面的影响。
在综述过程中，本文将注重文献的质量和代表性，力求全面反映网络行为研究的最新进展和前沿动态。
通过对比分析不同研究方法和研究结果的异同点，本文试图揭示网络行为研究的发展趋势和未来方向。
本文将对现有研究进行评价和展望，提出未来研究的建议和方向。
本文旨在通过系统梳理和分析网络行为研究的现状，为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。
本文也期望能够推动网络行为研究的深入发展，为更好地理解和应对网络时代的挑战提供理论支持和实践指导。
二、网络行为研究的理论基础网络行为研究作为跨学科的研究领域，其理论基础涉及多个学科领域，包括心理学、社会学、传播学、计算机科学等。
这些学科的理论为网络行为研究提供了丰富的视角和工具，帮助我们更深入地理解网络行为背后的动机、过程和影响。
心理学理论在网络行为研究中扮演着重要角色。
例如，认知心理学为我们提供了理解个体如何处理、存储和回忆网络信息的框架。
社会心理学则帮助我们理解网络行为中的社会影响，如群体压力、从众行为等。
动机理论也可以用来解释个体为何选择某种网络行为，如寻求信息、娱乐或社交等。
社会学理论同样对网络行为研究有着重要影响。
社会关系网络的相关理论综述-经济社会学论文-社会学论文
社会关系网络的相关理论综述-经济社会学论文-社会学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——一、社会关系、网络及社会关系网络的内涵关于社会关系的理论，国内外学者有不同的理解。
但对社会关系作出透彻深刻的分析，应是马克思莫属。
马克思指出：人的本质不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和。
①即是说，无数个体的人组成了人类社会，是形成社会关系的细胞和源泉。
在漫长的人类历史发展过程中，人类在征服自然、改造自然的同时，也与共同处于一个自然环境中的其他人或其他群体和组织逐渐形成了错综复杂的关系。
不同个体的人组成了人类社会，个体的人在各种社会生活（包括经济、、法律等范畴）中与人类社会建立的关系即为社会关系。
需要注意的是，这里所指的个体的人是广义的个体的人,即是说个体的人既可以指单个内在生命物质本体与特定的大脑意识本体构成整体的自然人②，也可以指单一的进行各种社会活动（包括经济、、法律等范畴）的主体，如企业，政府、组织、机构以及党派等。
社会关系有很多类型。
马克思、恩格斯将物质关系和思想关系看作社会关系的两种基本类型。
人们在生产活动及其他社会活动中形成的、不依人们的意识和意志为转移的必然联系称为物质关系；而通过人们的意识形成的关系为思想关系，它反映了物质关系。
而社会学认为社会关系的类型是：（1）按关系领域划分，可以分为经济关系即生产关系及关系和法律关系。
（2）按关系主体划分，可以分为个人、群体、阶级、民族以及国家内部及相互之间的关系。
（3）按关系矛盾的性质划分，可以分为对抗性关系和非对抗性关系。
（4）按关系建立的基础划分，可以分为血缘关系、地缘关系和业缘关系，等等。
随着人类社会进入信息化时代，网络这一概念在数学、物理、计算机等各种学科领域被频繁地界定和使用。
数学把网络定义为一种特定的加权图，物理学则认为网络是用数学中的图论来表达及研究的并从某种相同类型的实际问题中抽象出来的模型。
网络测量及流量采集技术综述
行为参 数 。例如 ， 网络诊断 工具 Ｐｎ 通过发 送 ＩＭＰ 型 常用 ｉ ｇ Ｃ 类
用带宽 等参数 。主动测 量的代价 主要包括 部署 代价和 测量代 台系统之 间交换 网络监控 数据 。Ｒ Ｎ首先实 现了对异 构的 ＭＯ 价两 个部分 。为 了检 测不 在路 由树上 的链路 ， 测量站可 利用 Ｉ 进 行一致的远程管理 ， Ｐ 它为通过 端 口远程监视 网段提供 了解 决 源路 由选项来指定探 测包 的路 由路径 。但是基 于安全考虑 ， 路 方 案（ 主要实现 对一个 网段乃至整个 网络的数据流量 的监视 功 由器一般禁止 Ｉ源路 由选项 ， 以单点测量并非是普遍适 用的 能 ） ＭＯ Ｐ 所 。Ｒ Ｎ监视器 可用两种 方法收集 数据 ： 一种是 通过专 用 测量方案 。另外从收集代价来 考虑 ， 点测量可能会 引起测 量 的Ｒ Ｎ 测器 ， 单 ＭＯ 探 网管工作站直接从探测器获取管理信息并控 站节点或相邻链路的过载 。 制 网络资源 （ 种方式可 以获取 Ｒ Ｎ ＭＩ 这 ＭＯ Ｂ的全部信息 ）另 ；
业务性能测量是为了了解 ＩＰ Ｓ 为用户提供的业务质量情
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
其功能 是依据 相应 的指 标体 系和测量 方法 ， 测量 反应 网络 行 为 ， 作 为优化 和重 新规 划 网络结 构 以及 改善 网络 Ｑ Ｓ 并 ｏ 的 况 ； ｏ 的参数 ， 并进行 Ｑ Ｓ ｏ 评估和控制 。 重要手段 ， 到 了越 来越多 的研究人 员和 运行人 员的重视 ， 受 从 业 务Ｑ Ｓ 网络流 量测量是为了了解 网络 中业务流量 的分 布情况 ； 其 而使 网络 测量技 术成 为当前计 算机 网络 领域重 要的研 究热 点
０ 引言
深入研 究 的重要手段 ， 是实施 流量工程 、 行 网络 管理和优 也 进
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[3]
本课题得到高等学校博士学科点专项科研基金（项目编号：20030290003）资助。
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来推测与某种性能(比如时延、丢包率) 相关的逻辑拓扑 。其基本思想是:将接受者任意 两两分组,收集每一对接受者某种沿路径单调递增的性能数据,然后通过性能的相关性来分 析拓扑。 比如,端到端时延等于路径上各链路时延之和,是随路径单调递增(至少不减)的函 数。 除此之外外,还可利用其它随路径单增函数,比如最小时延(即传播时延加发送时延,不计 排队时延) 事件次数、丢包相关性、时延偏差等等。实际上,上述推测是在理想情况下进行 的,由于测量获得的性能总是与真实性能存在差异,因此基于此类的拓扑推测可能发生误差。 跟踪和可视化 Internet 拓扑结构是网络拓扑推测最主要的应用。CAIDA 开发的 skitter 动 态测量工具可以用于动态发现和绘制全球互联网拓扑结构。 它采用的技术可以称之为网络测 量 X 射线的断层摄影技术， 从美国国内的 6 台监测器出发检测全球范围内的 30000 台目的主 机。 目前，络拓扑推测有效的工具并不是很多。常用的有，例如:NetGeo：它使用 Perl 收集 数据、 建立数据库， IP 地址进行拓扑推测， AS 域成员进行地理定位。 对 对 此外还有 GeoPlot、 Mapnet、Cleav点有： 网络拓扑建模 （随机型、 层次型、 幂率分布等等） ； 分析结果可视化描述；分析由于网络结构动态变化对测量准确性的影响等等。
1．引言
随着信息技术的发展, 计算机网络越来越广泛地应用于人们日常工作和生活的各个方 面,Internet 的结构也日趋复杂。了解网络性能，对网络业务进行预报和控制，定位和解决网 络问题，发现网络瓶颈，一直到最终找到改善网络性能的正确途径，都必须借助网络测量来 1 完成。网络测量的 概念可以这样定义：运用有效的软、硬件测量工具，对网络的各项运行 指标及参数进行测量,对网络健康状况作出分析和评价。 目前对网络测量的分类方法有很多， [1] 例如：分为性能测量和拓扑推测 ；端到端性能测量，路由/ 路由器相关测量、应用层测量 [2] 等等。本文将网络测量分为四类：网络拓扑推测、网络流量监测、网络性能测量与分析以 及路由探测。 接下来， 分别介绍各自研究的主要内容以及具有代表性的测量项目和测量工具， 并加以分析。
4．网络性能测量与分析
随着 Internet 重要性的日益提高和网络结构的日益复杂,越来越有必要对网络性能进行 深入的了解和分析,以发现网络瓶颈,优化网络配置,并进一步发现网络中可能存在的潜在危 险，可以更加有效地进行网络性能管理，提供网络服务质量的验证和控制，对不同服务提供 商服务质量指标进行量化、比较和验证。 ITU-T 在建议 1.350 中给出了下面的定义: 网络性能是由一系列对于运营商有意义的， “ 并可用于系统设计、配置、操作和维护的参数测量所得出的结果” 。可见，网络性能是与终 端性能以及用户的操作无关的，是网络本身特性的体现，可以由一系列的性能参数来测量和 描述。IETF 和 ITU-T 都各自定义了一套性能参数，我们常说的性能参数主要包括：连通性、 [15]～[20] 包传送延迟、包丢失率、延迟抖动、瓶颈带宽、可用带宽、吞吐率等等 。 最常见的 IP 网络性能测量方法有两类:主动测量和被动测量。主动测量是在选定的测 量点上利用测量工具有目的的主动产生测量流量并注入网络， 根据测量数据流的传送情况来 分析网络的性能。主动测量的特点是：机动、灵活，能够以任何希望的数据类型在所选定的 网络端点间进行端到端性能参数的测量，但是产生的测量流量会对网络本身产生影响。主动 测量在性能参数的测量中应用十分广泛。 目前，国际上开展主动测量的项目有：美国的 NIMI 项目、受美国国家科学基金会 NSF 资助的美国应用网络研究国家实验室(NLANR)的测量项目 AMP、Surveyor、加拿大国家研 究机构开展的项目、欧洲的 PPNCG 项目等等。 主动测量工具有很多，最为常见工具就是 Ping，它可以测量双向时延，丢包率以及可 达性等。属于 Ping 类工具的有：MTR，它能将 traceroute 和 Ping 集成在一个诊断工具中， 发送 ICMP ECHO 请求；还有 Fpinger、FREEping、TCP base、Hping 等等。测量包行为和带 宽的工具有：Pathchar 、基于 Pathchar 算法的 Pchar：由 c 编写，检测端到端的带宽， 延迟，包丢失同时支持 IPV6；用来测试小的链路、占用带宽小、不使用 ICMP 包的 STAB 以及 AbwF、Bing、Bprobe & cprobe、Usage Notes，Pathload、Pathprobe、Pathrate 等等。还 有支持应用层性能测量的工具，如 H.323 Beacon，它能够支持 H.323 协议，对 VOIP,视频会 议进行测量等等。 被动测量是指在链路或设备(如路由器，交换机等)上对网络进行监测，而不需要产生
网络测量综述
梁辉 余镇危
中国矿业大学(北京) (100083) 中科·矿大网络联合实验室 北京 (100080)
lianghui_cumtb@ zwyu@
摘 要:网络测量已经成为现代网络研究的一个热点， 针对不同的研究方向，本文对网络测量 的主要内容以及具有代表性的测量项目和工具进行了介绍和分析。 关键词: 网络测量 测量项目和工具 综述
[21] ＋＋
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测量流量的方法。但是被动测量是基于对单个设备的监测，很难对网络端到端的性能进行分 析，并且可能实时采集的数据量过大，且存在用户数据泄漏等安全性问题。 目前，开展的被动测量项目有: NLANR 的 PMA 项目；Berkerley University 和 IBM 共 同开发的 SPAND 项目,它通过对捕捉到的 UDP/TCP 分组进行分析得到连接带宽、 丢包率等 性能等等。 被动测量的工具有：RMON、NetFlow、Sniffer、Ethereal 以及捕获数据包类的工具有： Analyzer、Argus、Crypto-PAn、NetraMet、TCPurify、WinPcap、Sniffit 等等。 主动与被动的测量方法各有利弊，可以相互作为补充，是今后研究的内容之一。另外， 网络性能测量中还有许多关键技术值得研究。例如：单向测量中的时钟同步问题；主动测量 与被动测量的抽样算法；多种测量工具之间的协作；网络测量体系结构的搭建；性能指标的 [22]～[25] 量化问题；性能指标的模型化分析 ；趋势预测；对测量数据进行数据挖掘或者利用已 [26]~[28] 有的模型(Petri 网、自相似性、排队论)研究其自相似性特征 ；测量与分析结果的可视 化以及安全性问题等等都是研究的重要内容。
2．网络拓扑推测
网络拓扑结构是网络自身的骨干，所有的协议和应用都是建立在此基础之上的。所以 对网络拓扑的认识，是了解和认识网络的第一步。 测量特定网络区域的网络物理拓扑，主要是测量网络区中主机的数量、机器连接的情 况、IP 地址的配置和子网络分配。常用的网络拓扑测量方法是分析来自网络内部资源的数 据(比如 BGP 路由表, ICMP Replies) , 生成拓扑报告。这种方法是基于路由器或路由器协 作的。采集网络拓扑最好的方法是取得路由表，路由表中记录 IP 地址的前缀地址以及该往 那个方向走，支持 SNMP 协议的设备会把自己的路由表放在 MIB 数据库中，一次可以通过 SNMP 取得远程路由器的路由表。拓扑推测就是通过测量的方法进行网络拓扑信息的采集， 绘制网络拓扑图并进行拓扑显示 的过程。其中，拓扑信息采集拓扑推测的基础；拓扑图的 生成现是拓扑推测的核心；拓扑图显示就是拓扑推测的最终成果展示。 另外还有端到端逻辑拓扑推测：利用端节点性能之间的相关性(时延/ 丢包相关性) ,
[4]~[9]
3．网络流量监测
网络流量反映了计算机网络的动态使用情况，进行网络流量监测、建立网络流量模型， 对于网络管理有重要的意义。 通过网络模型提取正常情况的流量特征，可以对网络的任何时 刻提供一个网络流量的参考值，把参考值作为阀值进行故障检测，应用到流量的实时监测系 统中，从而及时发现网络中的问题。利用网络流量模型可以对流量趋势进行预测，得到未来 一段时间内的流量分布情况。流量监测可以广泛的应用在安全管理、性能管理、计费管理之 中。 从目前的研究和实现来看，网络流量采集主要有两种方法:一是网络侦听，二是直接读 取 MIB 对象的流量信息。 网络侦听是一种在线数据包过滤统计方法， 主要是利用像 NAISnifer 等这样的工具，在网络中侦听所有数据包。第二种方法是基于 SNMP MIB 的采集方法。利 用 SNMP 协议通过遍历的方式采集网络中各个网络设备的 MIB 库，把需要的参数存放到数 据库中，进行流量的统计。 流量监测一般采用被动测量的方式进行，从交换机、路由器或通过一个单独的设备被 动地监听网络链路上的流量来收集数据。流量监测的常用形式是使用类似 RMON 的探测器 或 Cora 监测器从交换机或路由器上直接收集流量信息，收集到的数据可以进行各种流量分 析，如:流量中各种应用的成分、报文的长度分布、报文到达时间、性能和路径长度等。 IETF1999 年提出了 RFC2722，对流量监测体系结构进行了定义。 Internet 业务量的高突发性以及网络的异构性使得,网络呈现复杂的非线性，流量模型 的建立十分重要。早期的网络流量模型，是经典流量模型，也即借鉴 PSTN 的流量模型，用 poisson 模型描述数据网络的流量还有后来出现的分组火车模型、 Markov 模型等等。 Internet [12] 流量自相似性 的发现，使得网络流量模型的研究取得了新的进展。譬如，分形布朗运动模 [13][14] 型、分形高斯噪声模型，小波理论分析 等等。从目前的研究看，网络流量模型的发展 大约朝两个方向：(1)时间序列模型分析；(2）以 Cruz 为代表的采用非概率统计的方法，建 立一个突发性约束的流量模型。 由于吉比特以太网和其它高速网络技术的发展， 对流量分组进行直接测量几乎不可能，