数据挖掘_网络流量分类研究
网络流量知识：网络流量分析的数据挖掘
网络流量知识：网络流量分析的数据挖掘近年来，随着互联网的普及和便利，网络流量愈加庞大。
网络流量指的是通过网络传输的数据量，也就是我们平时使用网络进行通信、观看视频、下载文件等等操作所产生的数据量。
随着网络流量的增大，对网络流量的分析也越来越需要，网络流量分析的数据挖掘就应运而生。
网络流量分析的数据挖掘是指通过对网络中数据包的捕获和分析，来对网络流量进行统计、分析和预测的一种方法。
通过对网络流量的分析，我们可以了解到网络中的活动情况，包括哪些用户正在使用网络、哪些应用程序正在运行、哪些网站被访问等等，这对于网络安全和网络管理至关重要。
网络流量分析的数据挖掘可以通过以下方式进行：1.捕获数据包：通过网络捕获器（如Wireshark）来捕获网络中的数据包，这些数据包包含了网络中所有信息的传输，通过对数据包的捕获，我们可以了解到网络中的活动情况。
2.数据清洗：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗，将无用的数据过滤掉，只留下有用的信息。
3.数据统计：对清洗后的数据进行统计分析，可以了解到网络中的活动情况，比如哪些协议被使用、哪些应用程序被使用、哪些IP地址最频繁被访问等等。
4.数据可视化：将统计分析的结果通过图表、地图等形式进行可视化，更容易让人理解分析结果。
通过对网络流量的分析，我们可以得到很多有用的信息，例如：1.网络上的瓶颈：对网络流量进行分析，可以发现网络存在的瓶颈，进而对网络进行优化。
2.网络异常行为检测：通过对网络中的异常流量进行分析，可以及时发现系统故障、拒绝服务攻击、网络钓鱼等安全问题，从而加强网络安全。
3.对网络进行优化：通过网络流量分析，可以了解到用户的使用习惯、热点应用、访问频率等，可以根据这些信息对网络进行优化，提高用户体验。
总之，网络流量分析的数据挖掘可以对网络安全和网络管理起到重要的作用。
但是，在进行网络流量分析的时候，也需要注重数据隐私和安全，保护用户的隐私，防止数据泄露。
基于数据挖掘技术的网络流量分析预测系统研究
Ｅ ３ 王 学松 ． ｕｅ ｅ｝ ｔｈ搜 索 引 擎 开 发 ［ ］ 北 京 ： 民 邮 电 出 版 ２ Ｌ ｃｎ － Ｎｕｃ － Ｍ ． 人
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Ｅ ］ 胡 涛 ， 红 英 ． 于 Ｎｕｃ ３ 路 基 ｔｈ的 搜 索 引 擎 的 研 究 Ｅ ３ 计 算 机 时 代 ． Ｊ．
关 键 词 ： 据挖掘技术 ； 络流量 ； 量分析 ； 数 网 流 网络 监 控
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文 章 编 号 ： ６ ２ ７ ０ （ Ｏ ２ ０ ５０ ０ —３ ｌ ７ － ８ ０ ２ １ ） ０ — １ ００ 以有 效 地 解 决 现 有 的许 多 流 量 采 集 系 统 中 的问 题 。
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网络数据分析的7大方法
网络数据分析的7大方法随着互联网的普及和数据技术的发展，网络数据分析正逐渐成为各个领域的热点话题。
在大数据时代，网络数据分析提供了各种各样的方法，帮助我们更好地理解和处理数字信息，优化我们的业务过程，增强我们的竞争优势。
本文将介绍7种常用的网络数据分析方法，以帮助您更好地利用互联网上的海量数据来满足各种商业和技术需求。
1. 网络流量分析网络流量分析是指通过分析网络数据流来研究网络的使用情况和数据传输情况。
这项技术可以用来评估网络带宽，优化网络拓扑结构，识别非法网络行为和保护网络安全等。
网络流量分析通常涉及三个关键方面：数据采集、数据存储和数据分析。
一些流量分析工具，如Wireshark和Tcpdump等，可以帮助我们捕获和分析网络流量数据，并提供可视化的结果和统计报告。
在网络性能优化和网络安全防护方面，网络流量分析是一项重要的技术手段。
2. 社交媒体分析社交媒体分析是指对社交媒体上产生的数据进行收集、分析和解释的过程。
社交媒体包括各种在线社交平台，如Facebook、Twitter、Linkedin等。
作为一种广泛应用的社交媒体分析工具，社交媒体分析可以帮助企业更好地了解其客户和竞争者，评估品牌声誉和市场趋势，为商业决策提供支持。
因此，社交媒体分析已成为许多企业和组织的必备技术之一。
开源工具OpenRefine、数据挖掘工具R和商用工具Hootsuite等都可以用于社交媒体分析。
3. 网络舆情监测网络舆情监测是指专门收集、整理和分析社会舆情信息，以便及时了解和预测舆情热点、危机事件和公众态度等。
尤其是在当今信息爆炸的社会中，网络舆情监测已成为企业和组织必不可少的必备技术。
通过网络舆情监测，企业和组织可以及时了解自己的形象和声誉，及时预警和应对危机事件，以及了解竞争对手的市场动态。
常见的网络舆情监测工具包括舆情分析和舆情监测。
4. 数据挖掘和分析数据挖掘和分析是通过发现和提取隐含的模式和知识，从大规模数据集中发现新的见解和技术。
网络流量分析及其应用研究
网络流量分析及其应用研究近年来，随着互联网的普及，大量数字化信息在网络中互相传输。
网络流量，即在通信网络中传输的包和数据量，已经不再是只涉及技术的问题，而成为了整个网络生态的一部分。
如何更好地利用和管理网络流量成为了网络管理者、安全专家所需要解决的问题。
在这种情况下，网络流量分析技术应运而生。
一、网络流量分析的意义网络流量分析不仅仅指对网络上的流量大小和质量的监控和分析，更主要的是对网络信息流和事件流的分析识别，从搜集到的数据中提取出有用的信息，为网络安全、管理等带来更深层次的保障。
1.流量监控流量监控是网络流量分析的基础。
它可以记录每一个网络连接的基本信息，例如来源和目的IP地址，TCP/UDP端口号以及数据包数量等。
监控数据的详细性取决于网络管理员所选择的方案。
例如，如果使用深度数据包检测，数据包中的每个数据部分都会被积极记录。
2.网络安全网络安全一直是网络分析的一个重要领域。
通过分析网络流量帮助特定的用户发现诸如黑客攻击、网络病毒、DoS/DDoS攻击和磁盘碎片等事件。
通过深入分析网络流量可以更好地预测发生事件的时间和地点，以及维护网络安全所需的适当响应。
3.网络套餐规划网络流量分析可以指导以此为背景下的套餐规划。
通过网络流量分析，运营商可以根据客户提供的需求信息，提供更合适的套餐，从而提高客户的满意度和网络成瘾率。
4.网络质量优化网络流量分析还可以根据网络端的质量来确定网络瓶颈位置，提出网络优化的关键建议和技术计划。
通过一个全面的分析，网络管理员可以追踪网络瓶颈，并采取措施减少用户感知的网络瓶颈和网络延迟。
二、网络流量分析的技术网络流量分析技术繁多，这里介绍三种最常用的技术。
1.流量捕获技术这是网络流量分析中最基本也是最重要的步骤之一，通过这个步骤采集网络设备上的数据包，记录通信的数据内容。
产生数据包的机器和协议不同，导致相关的捕获机会不同，主要有两种方式来捕获流量。
第一种方式是通过Spanning-Port，它将所有和特定端口的流量镜像到指定的端口上。
基于机器学习的网络流量分类研究发展报告
为类型 i 的样本数， 记为 FP i ． 基于以上概念， 下面给出评价分类模型准确性的 3 个常 用指标： 类准确率（ recall ） 、 类可信度（ precision ） 以及整体准 确率（ overall recall） 的描述， 计算方法如公式（ 1 ） ～ （ 3 ） 所示： recall（ i） = TP i TP i + FN i TP i TP i + FP i
用负载加密与新型应用的不断涌现， 无法获取数据包负载明 文以及未知应用语法与特征则导致此方法的有效性逐步下 降． 另外， 此方法需要丰富的存储资源与计算能力， 难适应高 带宽网络流量实时在线分类的应用 ． 为了克服上述两种方法的不足， 近年来许多研究者开始 利用机器学习方法解决流量分类问题 ． 机器学习方法不依赖 匹配协议端口或解析协议内容识别网络应用， 而是利用流量 在传输过程中表现出来的 " 网络流 " （ flow ） 的各种统计特征 区别网络应用， 方法本身不受动态端口 、 载荷加密甚至网络地 址转换的影响． 本文将对近年来基于机器学习的网络流量分 类方法进行分类综述， 比较指出常见方法的优势与不足并讨 论未来利用机器学习进行网络流量分类研究的挑战与方向 ．
输入， 分类器经过预测计算并给出分类结果 ． 另外， 利用实时 采集的网络流量， 可实时更新分类器以达到更好的分类性能 ．
2
2． 1
基于机器学习的网络流量分类
基于流统计特征的机器学习流量分类 2． 2
图 2 机器学习流量分类器在线分类应用 Fig． 2 Data flow w ithin an operational supervised M L traffic classifier 特征选择算法 选取能代表网络应用本质区别的流特征， 对于流量应用 分类非常重要． 在数据挖掘与机器学习应用中， 特征选择通常 用于对数据进行预处理， 包括降维、 去冗余、 过滤无关特征、 提 高学习精度等等． 特征选择算法可分为过滤 （ filter ） 与封装 （ w rapper） 两种方法． 其中， Filter 特征选择算法的评价函数与 分类器无关， 尽管具有通用性强、 算法复杂度低的特点， 但对 某一个具体的分类器选择的特征子集也许并不是最优的 ． 这 一类特 征 选 择 算 法 较 多， 如基于相关性的子集搜索方法 ［9 ］ FCBF［10］ 等． CFS［8］ 、 基于一致性的子集搜索方法 CON 、 Wrapper［11］ 方法与其相反， 采用分类器的错误概率作为 评价函数， 因此对特定的分类器可以找到最优的特征子集， 但 算法复杂度很高， 此类方法的代表算法有基于遗传算 法 的 w rapper 方法［12］ 等． 另外， 目前无监督的特征选择算法还比较 少， 在样本类别未知的情况下， 需要选用无监督的特征选择算 ［13 ］ 法， 如 Dash 等特出的一种基于熵的 Filter 模型 ． 2． 3 机器学习分类方法性能评估策略 针对某一机器学习分类模型， 模型评估是指评价分类模 型在未知样本集上处理分类问题的能力， 其关键指标是对未 知样本的预测准确率． 若网络流量中包含 n 条网络流样本， 分
网络流量知识：网络流量分析——如何进行行为分析
网络流量知识：网络流量分析——如何进行行为分析随着互联网普及和基础设施的发展，网络流量数据分析越来越受到重视。
网络流量分析是一种数据挖掘方法，通过对网络数据包进行处理和分析，提取其中的信息以揭示网络中通信的各种行为和规律。
这些行为和规律可以用于许多领域，如网络安全、营销、运营、业务优化等。
在进行网络流量分析之前，首先需要了解一些基础知识。
网络流量是指在计算机网络中传输的数据量，它由数据包组成。
每个数据包包含一些标识数据的信息和一些控制数据的信息。
数据包经过网络设备和线路传输，可以被捕获和存储下来。
网络流量分析就是对这些数据包进行分析的过程。
网络流量分析可以分为两个主要方面：网络流量的收集和网络流量数据的分析。
网络流量的收集包括对网络中的数据包进行捕获和存储。
通常情况下，为了保护隐私和网络安全，网络数据包会被加密或者被封装在其他协议里面，因此需要使用专业的设备和软件进行捕获和解密。
网络流量分析的数据来源包括网络设备、数据包捕获软件、安全设备、服务器等。
这些数据源通常生成大量的日志和事件，需要进行解析和整合，使其便于分析。
网络流量数据分析是指对网络中的数据包进行分析，以了解网络中的各种行为和规律。
例如，可以通过数据包的源、目的地址和端口信息，了解网络中的流量来源和目的地；通过数据包的协议类型、数据量，了解网络中的应用类型和数据传输情况；通过数据包的时间戳，了解网络中的活动时间和持续时间。
根据这些信息，可以进行各种行为分析，如威胁检测、营销分析、业务优化等。
网络流量分析的应用非常广泛。
在网络安全领域，网络流量分析可以用于威胁情报、攻击检测、异常检测等；在运营和营销领域，网络流量分析可以用于用户画像、产品推荐、广告精准投放等；在业务优化领域，网络流量分析可以用于性能优化、质量保障等。
在金融、医疗、教育等行业中，网络流量分析也被广泛应用。
网络流量分析的技术发展也非常快速。
现在，随着云计算和大数据技术的发展，网络流量分析变得越来越容易。
网络流量分类与分析技术研究综述
网络流量分类与分析技术研究综述网络流量是指通过网络传输的数据包的数量和速率。
在互联网时代，网络流量成为了信息传输的重要指标，通过对网络流量的分类和分析可以了解网络的使用情况、发现网络故障、提高网络性能等。
本文将对网络流量分类与分析技术进行综述，并介绍其应用领域和未来发展方向。
一、网络流量分类技术网络流量的分类是通过对流量数据包进行特征提取和识别，将流量划分为不同的类型。
常见的网络流量分类技术包括端口号识别、深度包检测、统计分析等。
1. 端口号识别端口号是TCP/IP协议中用于区分不同应用程序或服务的标识符。
通过识别数据包的源端口号和目的端口号，可以判断该流量所属的应用程序或服务。
例如，源端口号为80表示该流量属于Web浏览器的HTTP请求，而源端口号为443表示该流量属于使用HTTPS协议加密的Web服务。
2. 深度包检测深度包检测是指对数据包的负载进行深入分析，提取出更多的特征信息以进行分类。
深度包检测可以依靠不同的特征进行分类，比如协议头部信息、数据包长度、数据内容等。
通过深度包检测，可以识别出隐藏在加密协议中的流量类型，提高分类的准确性。
3. 统计分析统计分析是指通过对网络流量数据进行统计和分析，从中抽取出特征规律进行分类。
常见的统计方法包括数据包长度分布、时间序列分析、频谱分析等。
通过对流量数据的频率、持续时间、数据量等进行统计，并结合机器学习算法，可以建立分类模型，实现更精确的流量分类。
二、网络流量分析技术网络流量分析是指对网络流量数据进行解析、处理和分析，从中提取出有价值的信息和模式，为网络管理、安全监测、性能优化等提供支持。
常见的网络流量分析技术包括流量分析工具、数据挖掘、机器学习等。
1. 流量分析工具流量分析工具是一类专门用于捕获、存储和分析网络流量的软件工具。
其中最广泛使用的工具是Wireshark，它可以对网络流量进行抓包和分析，提供了丰富的功能和可视化界面，能够展现数据包的各个层级信息，并支持定制化的分析。
利用人工智能技术进行网络流量分析与分类研究
利用人工智能技术进行网络流量分析与分类研究随着互联网的快速发展和大规模应用，网络流量（Network Traffic）的分析和分类成为了保障网络安全、优化网络性能和发现网络异常的重要手段。
传统的网络流量分析方法局限于静态规则和人工经验，无法应对日益复杂和智能化的网络攻击。
而利用人工智能技术进行网络流量分析和分类研究，可以提高网络安全性和性能，并且为网络系统的运行提供更加智能的决策支持。
一、人工智能在网络流量分析中的应用人工智能技术在网络流量分析中发挥了重要的作用。
具体来说，机器学习、深度学习和数据挖掘等领域的算法和方法被广泛应用于网络流量数据的分析和分类。
它们能够自动地学习和识别网络流量中的模式、特征以及异常行为，从而帮助系统管理员发现并应对潜在的网络攻击和威胁。
1. 机器学习在网络流量分析中的应用机器学习是一种利用数据来训练算法模型并自动学习的方法。
在网络流量分析中，机器学习方法可以根据已有的网络流量数据训练模型，然后用于对未知流量进行分类。
常用的机器学习算法有朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。
2. 深度学习在网络流量分析中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以通过多层神经网络模型来进行数据分析和特征提取。
在网络流量分析中，深度学习方法可以自动地提取网络流量中的特征，并根据这些特征进行分类和判断。
常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
3. 数据挖掘在网络流量分析中的应用数据挖掘是一种从海量数据中发现模式和规律的方法。
在网络流量分析中，数据挖掘可以帮助发现网络流量中的关联规则、异常行为以及攻击模式。
通过分析和挖掘网络流量数据，可以提高对网络攻击的检测能力和响应能力。
二、利用人工智能的优势进行网络流量分析与分类相对于传统的网络流量分析方法，利用人工智能技术进行网络流量分析和分类具有以下几方面的优势：1. 自动化和智能化：人工智能技术可以自动地对海量的网络流量数据进行分析和分类。
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基于传输层主机行为的流量分类
分析主机在传输层的 行为模式，主要有三个特 点：不需要访问数据包的 载荷内容；无需识别端口 号；只需采集当前的流量 信息。
主要分析三个层次的内容： 社会层：分析某台主机与 哪些主机进行相互通信； 功能层：研究主机在网络 中的功能，即它是做为一个提 供者还是请求者，或者是两者 兼有； 应用层：捕获特定主机间 的相互作用，利用一个四元组 通过观察流的特性来细化分类。
流量分类度量标准
TP(True Positives),属于类别X并被正确 预测为类别X的百分比； FN(False Negatives), 属于类别X但被预 测为不是类别X的百分比； FP(False Positives),不属于类别X但被预 测为类别X的百分比； TN(True Negatives),不属于类别X并被 预测为不是类别X的百分比。 Accuracy： TP+TN TP+FN+FP+TN Recall: TP TP+FN Precision: TP TP+FP
流量分类未来发展预测
可以总结为以下几点：
逐步避免依赖端口号； 无需检测用户数据包的负载内容； 能迅速得到新型应用的识别特征； 在高速骨干网络环境中，对流量进行实时精确地分类； 为避免涉及用户隐私问题，对加密流量的分类； 更细粒度的层次上对网络流量进行分类； 协议动态变化时的流量分类。
下一步工作
对机器学习中的几种算法通过实验进行性能比较 找出一种效率及准确率更高的流量分类算法
基于端口号的流量分类
依赖TCP或UDP数据包中的端口号，将熟知的端口号进行映 射来识别不同的应用类型。分类器只需找到一次TCP连接中 的SYN包，并从这个SYN包中找到目的端口号即可。UDP也 使用类似的方法。
基于特征字段的流量分类
根据网络应用在传输过程中所具有的特征来区分不同的应用， 需要解析数据包中的特征字段。主要用于识别P2P协议流量。
ห้องสมุดไป่ตู้
分类方法 准确度 分类速度 基于端口号 基于特征字段 低 非常高 较高 很快 慢 慢 使用传统IANA注 数据包有效负载 传统及新型网络 使用场景 大流量骨干网络 册端口号的传统 为明文 应用 网络 能对加密数据进 适合P2P等新兴 可扩展性强，能 优点 简单快速 行分析，开销较 网络应用 够识别加密流量 低、易实施 若应用不使用 IANA注册的端口 开销大，涉及用 无法识别特定应 缺点 耗费资源过多 号或使用动态端 户隐私问题 用的子类型 口号，该方法无 法使用 是否单独适合高 是，需配合其他 否 是，但范围有限 试验阶段 速网络流量分类 方法 是否单独适合加 否 否 是 是 密流量分类 是够单独适合精 否 是 是 是 细化流量分类 基于传输层主机 行为 较高 较快 基于机器学习
研究意义
通过流分类，可以获悉各类网络应用所占比例，研究新的协 议与应用，预测网络业务的发展趋势，合理规划网络； 定期分析重要的特定流量，了解流入流出信息，发现设备故 障、链路拥堵、用户带宽的使用及发现入侵和恶意攻击等。
现有的网络流量分类产品
Niksun公司的NetDetector
提供实时、连续的流量记录和分析； 需时较长，工程规模复杂，费用极高；
数据挖掘 网络流量分类研究
主要内容
研究背景、意义和现状 流量分类基本概念 当前流量分类进展 几种分类方法的比较 流量分类未来发展预测 下一步工作
研究背景
自P2P网络出现以来，网络流量越来越大； 网络流量管理技术可以帮助网络运营商提供更好的 服务质量，还能对网络进行有效的监督管理。
只能识别已知的非加密协议；
不同层面（粒度）的流量分析
a）Bit-level：关注网络流量的数据特征 b）Packet-level：关注数据包（packet）的特征及其到达过程 、延迟和丢包率等 c）Flow-level：依据地址和应用协议划分，关注流的到达过 程、到达间隔及其局部特性等 d）Stream-level：关注主机对之间的应用流量
参考文献
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基于机器学习的流量分类—聚类
无监督学习，它是最终要发现相似 数据点的结合，相对于有监督的机 器学习法，无监督学习不需要事先 有待分类对象的先验知识，只是根 据待分类对象的相似度分类。 目前常用的聚类算法也有很多，如： k-means算法、DBSCAN、 AutoClass和EM算法等。
几种分类方法比较
FLUKE公司的网络协议分析仪OPV_WGA
提供对网络的从一层到七层的全部分析； 基于端口的传统协议；
华为3Com公司的NTA（Network Traffic Analysis）
基于三层协议号、端口号，可以识别上千种应用；
无法分析四层至七层的应用流量；
Cisco公司的SCE
采用DPI对应用层协议进行识别；
基于机器学习的流量分类—分类
也称监督机器学习方法， 根据已标记样本的特点构造 分类规则或分类器，将未知 类别的样本映射到给定类别 中的一个。它的输入为一些 已经分好类的样本实体的集 合，输出为通过这些样本产 生的一个分类模型。主要包 括两个过程：训练过程和分 类过程。 目前，分类模型的构造 方法主要包括决策树、朴素 贝叶斯、支持向量机、关联 规则学习、神经网络、NN 算法、LDA算法和遗传算法 等。