对采集与分析网络流量技术的研究
网络流量分析系统技术研究与实现
科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI ON 2008N O .01SC I ENC E &TEC HN OLO GY I NFO RM ATI O N 建筑科学随着网络应用越来越广泛,网络带宽快速增长,网络上承载的业务也越来越丰富。
网络管理员需要掌握网络流量特征,以便使网络带宽配置最优化,及时解决网络性能问题。
网络流量分析就是这样一个工具。
流量分析的一般过程如下,首先被动记录被测网络中的数据包,根据需要,可以选择只记录数据包的头部或者整个数据包,并对数据包进行统计,最后用图形化的方式响应用户查询。
流量分析一般对网络进行被动测量,不影响被测网络行为,且从应用业务流量中能获取丰富信息,从而在高速网络环境中得到了越来越多的应用[1]。
大多数网络流量分析系统的硬件结构可以用图1描述[2]。
首先,利用分光器复制链路上的数据,并送往数据采集卡。
采集卡给每个数据包打上时间戳标记,该标记与G PS 信号同步。
数据包临时存储在采集卡上,进行初步处理后,通过总线送往PC 内存中,根据需要进行后续处理。
1在高速线路上收集数据的挑战随着网络带宽的增加,网络流量分析系统面临越来越多的挑战[3~5],主要包括总线带宽、内存带宽、磁盘读写带宽和容量。
随着主干网络速度的不断提升,为了搭建可以对高速网络进行监测的设备,就需要对以上的系统结构进行全面的性能提升,或者对系统进行容量扩展。
下面具体分析各种挑战并给出应对措施。
1.1总线带宽PCI 总线的吞吐量应对当前的网络速度就已经不太充足了,因为数据从采集卡到主存的传输要占用PC I 总线带宽,从主存到硬盘的传输还要占用带宽,这相当于PCI 的带宽就只有一半是可用的(如果主机存在两个PC I 控制器,就可能不存在这个问题了)。
一般的服务器都采用64位P C I -X 总线,总线频率133M Hz ,总线峰值带宽可达1066M B/s ,约8.528Gb/s 。
网络流量分析技术的基本原理及工作流程(一)
网络流量分析技术是指通过对网络数据包进行深入研究和分析，了解和提取其中的有用信息，以便更好地了解网络的运行状况、网络安全状况、网络性能优化等方面的问题。
本文将从基本原理和工作流程两个方面来详细探讨网络流量分析技术。
一、基本原理网络流量分析技术的基本原理包括数据包捕获、数据包解析和数据包分析。
1. 数据包捕获网络流量分析技术的第一步是捕获数据包。
在网络通信中，所有的数据传输都是通过数据包的形式进行的，因此捕获数据包是进行流量分析的基础。
捕获数据包有多种方法，其中一种常用的方法是通过网络抓包软件来实现，这些软件能够在网络链路上截获数据包，并将其保存下来以供后续分析。
2. 数据包解析捕获到数据包后，需要对其进行解析，以便能够获取其中的有用信息。
数据包解析的过程主要包括以下几个方面的内容：源IP地址和目标IP地址、源端口号和目标端口号、传输协议、数据包大小等。
这些信息可以帮助分析人员了解数据包的来源和目的地，以及所使用的通信协议等核心信息。
3. 数据包分析数据包解析完毕后，分析人员可以对数据包进行深入的分析。
数据包分析的内容包括但不限于：网络流量监测、网络性能评估、网络安全检测等。
通过对数据包的分析，可以发现网络中存在的问题和潜在威胁，然后采取相应的措施进行处理。
二、工作流程网络流量分析技术的工作流程通常分为准备阶段、数据采集阶段、数据处理阶段和数据分析阶段。
1. 准备阶段在进行网络流量分析之前，需要进行一些准备工作。
首先，需要选择合适的网络抓包工具，并进行配置以便能够捕获到所需的数据包。
其次，需要准备一台或多台计算机来进行数据包的存储和分析。
最后，还需要明确分析的目标和需求，以便能够有针对性地进行数据采集和分析。
2. 数据采集阶段在准备工作完成后，进入数据采集阶段。
这个阶段的核心任务就是通过网络抓包软件来进行数据包的捕获。
捕获到的数据包可以保存在本地计算机上，也可以通过网络传输到远程服务器上进行存储。
网络流量监测与分析工具的研究与发展
网络流量监测与分析工具的研究与发展近年来，随着互联网的迅猛发展，网络流量的规模不断增大，对网络流量的监测和分析也变得越来越重要。
网络流量监测与分析工具作为一种关键技术手段，能够帮助企业和个人实现对网络流量的实时监控、流量分析和问题诊断。
本文将探讨网络流量监测与分析工具的研究与发展，并介绍一些主要的工具及其应用。
一、网络流量监测与分析的意义随着网络的广泛应用，网络安全问题和网络性能问题变得日益突出。
网络流量监测与分析工具的出现，为网络管理和维护工作带来了极大的便利。
通过监测和分析网络流量，可以及时发现网络中的异常情况和潜在风险，提高网络的安全性和可靠性。
同时，网络流量监测与分析工具还可以帮助企业优化网络性能，提升用户的体验，从而提高竞争力。
二、网络流量监测与分析工具的基本原理网络流量监测与分析工具一般采用被动监测和主动监测两种方式。
被动监测是指在网络中插入特定的设备或软件，实时获取网络流量的关键指标，如带宽利用率、流量分布、传输速率等。
主动监测则是通过发送测试数据包，模拟真实用户的行为，来对网络进行评估和性能测试。
这两种监测方式可以相互结合，提供全面的网络监测与分析能力。
在流量分析方面，网络流量监测与分析工具一般采用深度包检测（DPI）技术，通过对网络数据包进行解析和分析，提取出关键信息，如协议类型、源地址、目的地址、应用类型等。
同时，还可以利用机器学习和数据挖掘等技术，对流量数据进行模式识别和异常检测，帮助用户发现潜在的网络攻击和风险。
三、主要的网络流量监测与分析工具及应用1. Wireshark作为一款开源的网络协议分析工具，Wireshark具备强大的流量抓取和解码功能，可以捕获并分析各种网络数据包。
Wireshark支持多种协议的解码与分析，包括TCP、UDP、HTTP、DNS等。
它可以实时显示网络流量的统计信息，并提供强大的过滤和搜索功能，方便用户快速定位和解决网络问题。
2. PRTG Network MonitorPRTG Network Monitor是一款功能强大的网络监控工具，可以实时监测网络设备、应用程序和流量数据。
网络数据流量分析与预测技术研究
网络数据流量分析与预测技术研究随着互联网的快速发展，网络数据流量的规模不断增大，给网络管理和运维带来了巨大挑战。
因此，对网络数据流量进行分析和预测已经成为研究的热点，以实现网络的高效管理和优化。
本文将就网络数据流量分析与预测技术进行探讨。
首先，网络数据流量分析是指对网络中的数据进行分析和解读，以获取对网络性能、使用情况和安全状况的认识。
流量分析可以通过监控网络中的数据包来实现。
使用网络监控工具，我们可以捕获和分析经过网络的数据包，并从中提取特定的信息，如源地址、目的地址、协议类型等。
通过对这些信息的统计分析，我们可以了解不同用户、不同应用对网络的使用情况，以及网络中的瓶颈和故障。
流量分析的一个重要应用是网络性能优化。
通过对网络中各个环节的流量进行监控和分析，我们可以找到性能瓶颈，并采取相应的措施进行优化。
例如，根据流量分析的结果，我们可以调整网络的拓扑结构，增加带宽容量，提升网络的传输速率。
此外，流量分析还可以用于网络安全监控。
通过识别和分析异常的流量模式，我们可以及时发现并应对网络安全威胁。
然而，随着云计算和大数据技术的发展，网络数据流量的规模不断增大，传统的流量分析方法已经无法满足实际需求。
因此，对网络数据流量进行预测成为了必然趋势。
网络数据流量的预测是指通过对过去的流量数据进行分析和建模，预测未来的流量情况。
通过准确预测网络数据流量，我们可以合理规划网络资源，使得网络运行更加高效。
网络数据流量预测的方法主要包括时间序列分析、机器学习和深度学习等。
时间序列分析是一种常用的预测方法，它基于对历史流量数据进行建模和分析。
通过选择合适的模型，我们可以预测网络流量在未来的走势。
机器学习是一种通过训练样本来构建模型的方法，它能够通过学习样本中的规律，预测未来的流量情况。
深度学习是机器学习的一种进化形式，它通过构建深层的神经网络来进行模型的训练和预测。
深度学习具有很强的适应性和表达能力，能够对复杂的网络流量进行准确预测。
如何使用网络流量分析技术进行数据分析
使用网络流量分析技术进行数据分析随着互联网的迅速发展和普及，我们所接触到的各种信息日益庞大，这使得数据分析成为一项重要的工作。
而在大数据时代，网络流量分析技术成为了一种重要的手段，它可以帮助我们深入挖掘数据背后的信息。
本文将探讨如何使用网络流量分析技术进行数据分析。
一、概述网络流量分析技术，是指通过监控网络通信流量来获取各种有用的数据信息，并对其进行分析和挖掘的过程。
通过对网络流量的捕获和解析，我们可以获得许多有价值的信息，如用户行为、数据传输速度、网络性能等。
这些信息对于企业的市场营销、网络安全监控、性能优化等方面都具有重要意义。
二、数据捕获网络流量分析的第一步是进行数据捕获，即获取网络通信中的数据包。
目前常用的方法有镜像端口捕获、混杂模式嗅探以及使用专用设备进行数据采集。
在捕获数据包时，我们还可以根据需要过滤出特定的协议、源IP或目标IP，以便针对性地进行分析。
三、数据解析获得了网络流量数据包后，下一步就是将其进行解析。
数据包中包含了许多关键字段，如源IP、目标IP、端口号、协议类型等。
借助网络流量分析工具，我们可以对这些字段进行提取和解析，并将其转化为可被分析软件所识别的格式。
解析出来的数据可以帮助我们深入了解网络通信的细节和特征。
四、可视化分析解析完数据后，我们可以借助各种数据分析和可视化工具对网络流量数据进行进一步分析。
可视化分析可以将复杂的网络数据转化为直观的图形和图表，使得数据更易于理解和利用。
通过可视化方式，我们可以对网络流量的分布、传输速度、异常行为等进行深入探究，发现潜在的问题和机会。
五、应用场景网络流量分析技术在各个领域都有广泛的应用。
以网络安全为例，通过对网络流量的实时监控和分析，我们可以及时检测到恶意攻击、未授权访问等安全威胁。
在电子商务领域，通过对用户网络行为的分析，我们可以了解用户的兴趣偏好，并进行精准的个性化推荐。
此外，网络流量分析还可以应用于网络优化、网络规划、带宽控制等方面。
网络流量建模与分析技术研究
网络流量建模与分析技术研究随着互联网的普及和发展，网络安全问题变得越来越重要。
对于网络安全的保障，网络流量建模与分析技术起着关键的作用。
本文将探讨网络流量建模与分析技术的研究进展、应用领域以及挑战，并提出一些潜在的解决方案。
网络流量建模是指对网络流量数据进行观测、采集和分析的过程。
通过建模，我们可以研究和理解网络流量的特征、行为模式以及潜在的风险。
网络流量建模可以基于特定的数据源，例如网络包、日志文件、传感器数据等。
这些数据源通过使用各种技术和工具进行预处理和加工，以提取和分析其中蕴含的价值信息。
网络流量建模可以从不同的维度进行，例如时间维度、空间维度、协议维度以及应用程序维度。
通过建模网络流量，可以揭示网络中的异常行为、威胁和攻击。
网络流量建模的研究已经取得了一些重要的成果。
一方面，研究人员提出了各种各样的建模方法和技术。
例如，基于机器学习的流量建模方法可以通过学习和训练大量的网络流量样本，自动发现和预测潜在的网络异常行为。
另一方面，研究者还提出了各种各样的网络流量分析工具和平台，以辅助网络管理员和安全专家进行流量分析和威胁检测。
例如，基于流量分析的入侵检测系统可以监测和识别恶意流量，并及时采取相应的防御措施。
网络流量建模与分析技术在各个领域都有广泛的应用。
首先，它在网络安全领域中起着关键的作用。
通过建立流量模型，我们可以检测和防御各种网络攻击，例如分布式拒绝服务（DDoS）攻击、蠕虫病毒和网络钓鱼等。
其次，网络流量建模与分析技术在网络性能优化方面也具有重要价值。
通过分析网络流量，可以发现网络拥塞、延迟和丢包等问题，并提供相应的解决方案。
此外，网络流量建模与分析技术还被广泛应用于网络管理、流量监控和质量保证等领域。
然而，网络流量建模与分析技术面临着一些挑战。
首先，网络流量数据的规模和复杂性不断增加，难以有效处理。
其次，隐私和安全问题成为网络流量建模与分析的重要考虑因素。
在进行流量分析时，需要注意保护用户个人信息和隐私。
电信运营商网络流量采集模型研究及应用
电信运营商网络流量采集模型研究及应用随着互联网的普及和移动通信技术的迅速发展，电信运营商面临着越来越多的网络流量数据需要采集和分析。
这些数据不仅包括用户的通信记录，还包括用户的上网行为、应用的使用情况等信息。
如何高效地采集和管理这些海量的网络流量数据，成为了电信运营商面临的一项重要挑战。
在这样的背景下，研究并应用网络流量采集模型成为了电信运营商的重要课题之一。
本文将从网络流量采集的必要性、采集模型的研究和应用等方面展开讨论，希望能够为相关领域的研究和实践提供一些参考。
一、网络流量采集的必要性1.1 信息管理需要网络流量数据中包含了大量用户的通信记录、上网行为、应用使用情况等信息，这些信息对于电信运营商来说具有非常重要的商业价值。
通过分析这些数据，电信运营商可以更好地了解用户的需求和偏好，为用户提供更加个性化的服务。
1.2 网络安全保障网络流量数据也是保障网络安全的重要数据源之一。
通过对网络流量数据的分析，可以及时发现网络攻击、恶意软件等安全威胁，帮助电信运营商及时采取措施保护网络安全。
1.3 业务优化通过对网络流量数据的分析，电信运营商可以优化网络资源配置，提高网络质量，提升用户体验。
从以上几个方面来看，网络流量的采集对于电信运营商来说具有非常重要的意义，因此建立起高效的网络流量采集模型是至关重要的。
2.1 传统的网络流量采集模型传统的网络流量采集模型主要包括网络硬件设备、采集软件等组成。
这些传统的采集模型通常存在采集效率不高、成本高昂、应对大规模数据采集困难等问题。
近年来，随着大数据技术的发展，基于大数据技术的网络流量采集模型逐渐被引入到电信运营商的网络中。
这种模型可以利用分布式存储、并行计算等技术，实现对海量网络流量数据的高效采集和管理。
大数据技术还可以通过数据挖掘、机器学习等手段，对网络流量数据进行深度分析，为电信运营商提供更多有价值的信息。
目前，对于网络流量采集模型的研究主要集中在以下几个方向：（1）高效的数据采集技术研究：如何提高网络流量数据的采集效率，降低采集成本是当前的研究热点之一。
网络流量数据分析与预测方法研究
网络流量数据分析与预测方法研究随着互联网的发展和普及，网络流量数据成为了一个重要的研究领域。
网络流量数据分析和预测方法的研究对于网络运营商、云计算服务提供商以及网络安全领域都具有重要的意义。
本文将探讨网络流量数据分析与预测方法的研究现状和发展趋势。
一、网络流量数据分析方法的研究网络流量数据分析是指通过对网络中传输的数据进行收集、处理和分析，以获取对网络流量的深入理解。
网络流量数据分析方法主要包括数据采集、数据处理和数据分析三个步骤。
1. 数据采集数据采集是指通过网络监测设备或软件工具收集网络中的数据流量信息。
常用的数据采集方法包括网络流量捕获和数据包分析。
网络流量捕获是指通过网络监测设备截获网络中的数据流量，而数据包分析则是对截获的数据包进行解析和提取有用信息。
2. 数据处理数据处理是指对采集到的网络流量数据进行预处理和清洗，以便后续的分析和建模。
数据处理的主要任务包括数据清洗、数据转换和数据集成。
数据清洗是指对采集到的数据进行去噪和异常值处理，以确保数据的质量和准确性。
数据转换是指将原始数据转换为适合分析和建模的形式，例如将数据转换为时间序列数据。
数据集成是指将来自不同数据源的数据进行整合和统一。
3. 数据分析数据分析是指对经过处理的网络流量数据进行统计分析、模式识别和预测建模等方法，以获取对网络流量的洞察和预测能力。
常用的数据分析方法包括统计分析、机器学习和时间序列分析等。
统计分析是指通过概率统计模型对网络流量数据进行描述和推断。
机器学习是指通过训练模型来对网络流量数据进行分类、聚类和预测等任务。
时间序列分析是指对网络流量数据中的时间相关性进行建模和预测。
二、网络流量数据预测方法的研究网络流量数据预测是指通过对历史网络流量数据的分析和建模，来预测未来网络流量的变化趋势。
网络流量数据预测方法的研究对于网络运营商和云计算服务提供商来说具有重要的意义，可以帮助他们合理规划网络资源和提供更好的服务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
对采集与分析网络流量技术的研究
【摘要】：对于网络管理员来说，理解网络流量的特性，了解用户的网络行为是网络管理的重要内容，这可以通过网络流量采集与分析来实现。
文章介绍了几种流量采集技术以及各自的优缺点，并重点介绍了网络管理中的NetFlow技术的应用。
【关键词】：网络流量；流量采集
网络流量信息采集是网络管理系统得以实现的核心。
使用一种较为合理的网络流量采集技术，不仅使所采集的原始数据较为准确、完整，而且对网络上相关设备的影响较小。
1. NetFlow技术简介
1.1 NetFlow交换
NetFlow交换是Cisco公司为网络管理员提供的可以获得数据网中IP flow信息的一种新的交换技术。
NetFlow交换是在网络层实现高性能的交换，它提供了一种高效的机制，可以用来处理安全访问列表，从而不必像其它交换方式那样，为完成同样的任务而付出很高的性能代价。
NetFlow交换识别主机之间的网络流量，并在提供服务的同时，对网络流量中的分组进行交换。
NetFlow交换对现有的网络是完全透明的，可以在单个网络设备中独立地进行，而不必在网络中的每个路由器中都操作它，网络规划人员可以有选择地激活NetFlow交换，这样可以在特定的网络位置上进行数据流交换、控制和记账。
1.2 NetFlow数据报文
从配置了NetFlow交换的Cisco路由器上，就可以收集流量统计的NetFlow 流量数据信息，NetFlow以UDP数据报文的形式来输出信息，可以通过Cisco 路由器上的配置指定NetFlow流量信息的接收者。
目前NetFlow输出的数据报文有V1、V5、V7、V8等不同的版本，取决于Cisco路由器的型号及其IOS的版本。
但无论哪个版本，NetFlow报文都是由两部分构成，即报文头（Header）和一个或多个流信息记录（Flow Record）。
2. 具体配置
以下内容描述了在路由器上NetFlow的配置和维护。
2.1 配置NetFlow交换
NetFlow交换是可用的交换模式之一。
当在一个接口上配置NetFlow时，这
个接口就不能使用其它的交换模式了。
还有，利用NetFlow交换，可以把数据输出到一个远端工作站，以便进一步处理它们。
在一个路由器中，NetFlow交换涉及到标识数据包信息流、执行交换和处理访问列表。
它不涉及路由器之间的任何连接设置协议，也不涉及对其它任何网络设备或端点工作站的连接设置协议。
它也不要求对数据包本身或其它任何网络设备进行任何外部修改。
所以，NetFlow 交换对现有的网络，包括端点工作站、应用软件以及诸如局域网交换机是完全透明的。
并且，由于NetFlow交换是在每一个互联网设备上独立运行的，不需要在网络中的每个路由器中都操作它，网络规划人员可以在路由器/接口的基础上有选择地激活NetFlow交换，从而就可以在特定的网络位置上进行数据流交换、控制和记账。
完成IP路由器配置后，可以进行以下的配置：
NetFlow高速缓存的默认大小可以满足需要。
然而还可以增加或减少高速缓存中保留的条数目，来满足信息流比率的需要。
默认只是64K流动高速缓存条目，每个高速缓存条目大约占用64bytes的存储空间。
假定高速缓存中的条目数为默认值，那么大概就需要4MB的DRAM。
每次从自由流队列中取走一个新的信息流，就会检查自由流的个数，如果只剩下几个自由信息流，那么NetFlow就试图用一个缩短的失效时间将30个信息流“老化”。
如果只剩下一个自由信息流，那么NetFlow就自动老化30个信息流，而不考虑这些信息流的以实际存在的时间是多少。
这样做是为了保证总可以得到自由的信息流条目。
??? 在全局配置的模式下，进行以下操作定制NetFlow缓存的条目数量：
Cisco建议不要修改NetFlow高速缓存条目，对这个功能不正确的应用会引发网络问题。
可以在全局配置模式下利用no ip flow-cache entries返回默认的NetFlow高速缓存条目。
2.2 配置NetFlow数据输出
Netflow交换信息可以输出到网络管理应用程序中，为了在信息流到期时，将NetFlow高速缓存中的保留的NetFlow交换的统计信息输出到一个工作站。
在输出数据时，可以指定发送的信息的格式版本。
2.3 管理NetFlow交换统计数据
用于显示或者清除NetFlow交换的统计数据。
NetFlow的统计数据包括IP 包的大小、IP流的交换缓存信息、以及诸如协议、总的流量、每秒的流量等的流信息。
这些信息可以用来查找路由器的交通信息。
3. 结果
通过实验与传统的网络流量采集模式所能够获得的资料对比，很明显的知道，NetFlow所取得的信息并没有对每一个网络包都做一条记录，而是对共用一条NetFlow记录的包做了统一的归类总结。
这样NetFlow所能够提供给用户的信息就是已经经过了合理的处理，十分方便用户的进一步提取，分析。
而且在一条流记录中，一般使用了该记录的各种包（WWW包、FTP包、SMTP包等）的数
目都不止一个。
因此配置了NetFlow后对整个网络管理突出的优点如下：
*可以获得比较详细的信息，利于计费，分析等用途；
*可以节省网络带宽和路由器CPU资源；
*便于集中的统一管理，尤其是适于类似网络中心的单位使用；
*配置简单。
但也有一定的缺点：
*只能使用在没有配置虚网的接口上；
*对硬件平台的配置要求比较高；
*不便与分布式的管理。
4. 结束语
总的来说，在路由器上配置NetFlow，好处还是显而易见的。
特别是对于网络流量负荷比较大的网络，可以有效的节省网络带宽和处理资源，从而减少用户从网络上取得信息的延迟时间。
通过配置NetFlow，网络管理者还可以方便有效的对网络流量进行分析、处理以便作为计费或者流量控制或者网络规划的参考。
参考文献
[1] 谢希仁. 计算机网络，大连理工大学出版社，2005.
[2] 谭思亮. 监听与隐藏—网络侦听揭秘与数据保护技术，求是科技，人民邮电出版社，2005.
[3] 何海涛, 罗笑南, 郭清顺. NetFlow在边界网流量采集中的应用，计算机工程与应用，2007.
[4] 李文印, 周国治, 张福春. 网络计费系统数据采集技术研究，计算机应用，2004.。