网络连接和流量表示模型的设计与实现
基于机器学习的交通流量预测模型设计与实现
基于机器学习的交通流量预测模型设计与实现交通流量预测是城市交通规划和管理中的重要环节。
准确地预测交通流量能够帮助交通部门优化交通配套设施和交通管理措施，提高交通运输的效率和安全性。
近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的交通流量预测模型逐渐成为研究的热点之一。
本文将介绍基于机器学习的交通流量预测模型的设计与实现，并讨论其在实际应用中的挑战和应对策略。
首先，为了设计和实现基于机器学习的交通流量预测模型，需要收集大量的交通数据。
这些数据包括历史交通流量数据、道路网络拓扑结构、天气状况等。
其中，历史交通流量数据是最基础的输入特征，可以通过交通流量监测设备或者交通导航软件获取。
道路网络拓扑结构是指道路之间的连接关系，可以通过地理信息系统(GIS)获取。
天气状况包括温度、降水量、风速等信息，可以通过气象预报数据获取。
收集到的数据需要进行预处理，包括数据清洗、数据融合等操作，以提高模型的准确性和稳定性。
在数据预处理完成后，需要选择适合的机器学习算法来构建交通流量预测模型。
常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、神经网络等。
对于交通流量预测问题，常用的算法包括回归算法、时间序列模型、随机森林等。
回归算法适用于预测交通流量的连续变量，如交通流量的数量；时间序列模型适用于预测具有时间相关性的交通流量，如每日交通流量的变化；随机森林是一种集成学习算法，可以综合多个子模型的结果，提高整体模型的准确性和鲁棒性。
在选择机器学习算法时，需要考虑算法的准确性、计算效率、可解释性等因素。
构建交通流量预测模型后，需要对模型进行训练和验证。
训练模型时，将历史交通数据作为输入特征，将实际交通流量作为输出标签，通过机器学习算法对模型进行优化和参数调整。
验证模型时，使用未来的交通数据进行模型测试，评估模型的预测准确性。
评估指标可以包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、决定系数(R-squared)等。
通过不断地训练和验证，可以逐步提升交通流量预测模型的准确性和泛化能力。
osi七层模型各层的功能
OSI 七层模型各层的功能。
OSI 七层模型各层的功能。
第七层：应用层数据用户接口，提供用户程序“接口”。
第六层：表示层数据数据的表现形式，特定功能的实现，如数据加密。
第五层：会话层数据允许不同机器上的用户之间建立会话关系，如WINDOWS第四层：传输层段实现网络不同主机上用户进程之间的数与不可靠的传输，传输层的错误检测，流量控制等。
第三层：网络层包提供逻辑地址（IP）、选路，数据从源端到目的端的传输第二层：数据链路层帧将上层数据封装成帧，用MAC 地址访问媒介，错误检测与修正。
第一层：物理层比特流设备之间比特流的传输，物理接口，电气特性等。
下面是对OSI 七层模型各层功能的详细解释：OSI 七层模型OSI 七层模型称为开放式系统互联参考模型OSI 七层模型是一种框架性的设计方法OSI 七层模型通过七个层次化的结构模型使不同的系统不同的网络之间实现可靠的通讯，因此其最主要的功能使就是帮助不同类型的主机实现数据传输物理层：O S I 模型的最低层或第一层，该层包括物理连网媒介，如电缆连线连接器。
物理层的协议产生并检测电压络接口卡，你就建立了计算机连网的基础。
换言之，你提供了一个物理层。
尽管物理层不提供纠错服务，但它能够设定数据传输速率并监测数据出错率。
网络物理问题，如电线断开，将影响物理层。
以便发送和接收携带数据的信号。
在你的桌面P C 上插入网数据链路层：O S I 模型的第二层，它控制网络层与物理层之间的通信。
它的主要功能是如何在不可靠的物理线路上进行数据的可靠传递。
为了保证传输，从网络层接收到的数据被分割成特定的可被物理层传输的帧。
帧是用来移动数据的结构包，它不仅包括原始数据，还包括发送方和接收方的网络地址以及纠错和控制信息。
其中的地址确定了帧将发送到何处，而纠错和控制信息则确保帧无差错到达。
数据链路层的功能独立于网络和它的节点和所采用的物理层类型，它也不关心是否正在运行Wo r d 、E x c e l 或使用I n t e r n e t 。
OSI七层网络模型
OSI七层⽹络模型⼀、OSI七层⽹络模型简介1、OSI的前世今⽣OSI（Open System Interconnect），即开放式系统互联。
是OSI组织为了互联⽹各层之间协作⽽制定的标准模型。
再具体点来说是为了使互联⽹各个基础组件⼚商统⼀标准⽽制定的标准，这样就能实现互联了。
2、OSI七层模型的划分OSI划分为：物理层、数据链路层、⽹络层、传输层、会话层、表⽰层、应⽤层3、OSI的分层设计思想OSI严格遵守了“⾼内聚、低耦合”的互联⽹设计思想，在OSI七层模型中每层只关注本层的实现，向上只提供标准接⼝，它不需要其它层的实现，各司其职。
⼆、各司其职⼀张图先了解各层间的基本功能物理层OSI模型的第⼀层，最终数据的传输通道。
物理层顾名思义就是最靠近物理传输设备的⼀层。
物理媒介包括光纤，⽹线，等。
改成的主要作⽤是实现相邻计算机间的⽐特流传输，尽可能屏蔽掉具体传输介质和物理设备的差异。
尽量对上层也就是数据链路层屏蔽掉其不需要考虑的物理介质差异，对其提供统⼀的⽐特流传输调⽤⽅式。
物理层的主要功能：屏蔽物理媒介差异，为数据链路层提供统⼀的物理⽐特流传输能⼒。
数据单元：⽐特实例：光纤、⽹线、集线器、中继器、调制解调器等。
举个例⼦，早前的电话机，你在北京，你⼥朋友在上海，你俩打个电话就能通话了。
为什么？因为中间有根电话线。
物理层你就可以这么简单的理解和记忆。
数据链路该层主要负责建⽴和管理不同计算机节点间的数据链路，并提供差错检测、封装成帧、透明传输的能⼒。
数据链路层⼜分为两个层：媒体访问控制⼦层（MAC）和逻辑链路控制⼦层（LLC）媒体访问控制⼦层（MAC）MAC地址你⼀定不会陌⽣。
每台计算机都有⾃⼰的全⽹唯⼀的MAC地址，如下图你也可以看看⾃⼰的MAC地址。
MAC⼦层的主要任务是解决共享型⽹络中多⽤户对信道竞争的问题，完成⽹络介质的访问控制。
实现这个功能的是集线器。
⽤集线器组⽹，检查计算机与计算机之间有没有冲突，避免冲突的协议叫CSMA/CD协议。
网络流量异常检测系统的设计与实现的开题报告
网络流量异常检测系统的设计与实现的开题报告1.选题背景随着互联网技术的不断发展，网络技术已经渗透到了我们的生活和工作中。
互联网对于现代社会来说已经不是陌生的东西。
每天我们都会使用互联网上网，同时企业、政府等各类组织也离不开互联网。
但是，随着互联网用户数量的不断增加，网络安全问题也日益凸显。
在这些问题中，网络流量异常的问题尤为重要。
网络流量异常是指在网络通信时，由于某些原因造成了网络传输过程中的数据流量不正常，导致网络连接出现问题。
这种情况可能是由于黑客攻击、病毒感染和其他形式的网络攻击造成的。
这些攻击可以导致网络连接变得缓慢或者完全瘫痪，影响用户的使用体验和业务的正常运行。
因此，设计一套网络流量异常检测系统对于保障网络安全、提高网络的稳定性和效率非常重要。
2.课题目标和研究内容2.1 课题目标本课题旨在设计和实现一套网络流量异常检测系统，能够对网络通信进行实时监测和检测异常流量，防止黑客攻击和病毒感染等网络攻击，保障网络安全。
2.2 研究内容（1）网络流量异常的分类和特征提取。
网络流量异常的种类很多，可以通过对流量数据的分析、分类和特征提取来识别异常流量。
本研究旨在对网络流量异常的种类和特征进行分析和提取。
（2）基于机器学习算法的流量异常检测模型。
通过对网络流量数据的分析和特征提取，将数据输入到机器学习模型中进行训练，以提高对异常流量的检测准确率和效率。
（3）实时流量异常检测算法的设计与实现。
对于实时的流量异常检测，需要设计高效的算法来处理海量的流量数据，以保证检测的实时性。
本研究将探讨实时流量异常检测算法的设计与实现。
3.研究方法本研究主要采用以下研究方法：（1）网络流量数据采集：采用流量数据捕获软件（例如Wireshark）来抓取访问目标主机和外网的流量数据，并进行数据解析和预处理。
（2）特征提取和异常检测：通过对采集的网络流量数据进行分析与特征提取，设计算法进行异常检测。
（3）机器学习算法训练：通过使用机器学习算法对网络流量数据进行训练，提高流量异常检测的准确率。
计算机专业模拟试题库(名词解释)04
第一部分计算机名词解释163. 信噪比：指信号和噪气的功率之比。
信噪比（db）＝10×lg（信号功率/噪气功率）。
164. 信号的传输速率：在模拟信号中，如果在一秒钟内，载波调制信号的调制状态改变的数值有一次变化，就称为一个波特（baud），模拟信号中的信号传输速率称为调制速率，也称为波特率。
在数字信道中，每传输一位二进制信号，就称为一个比特，所以在数字信道中的数字传输速率是比特/秒，写成b/s。
165. 数据传输速率与调制速率间的关系为：s=B*log2K其中：s表示数据传输速率，B表示调制速率，K表示多相调制的项数。
166. 奈奎斯特准则（最高数据传输速率准则）：在一个理想的（即没有噪声的环境）具有低通矩形特性的信道中，如果信号的带宽是B，则数据的最高传输速率（即接收方能够可靠地收到信号的最大速率）为Rmax=2B 单位为b/s。
167. 香农定理：信号在有噪声的信道中传输时，数据的最高传输速率为：Rmax=B×log2(s/n+1)其中：B为信道带宽，S为信号功率，n为噪声功率。
如果提供的条件是信噪比的分贝数，则应将其转换为无量纲的功率比。
例如：信噪比为30的无量纲的功率比为：根据：信噪比＝10×lgS/N，得出lgS/N＝30/10=3。
则S/N＝103＝1000。
168. 在一条物理通信线路上建立多条逻辑通信信道，同时传输若干路信号的技术叫做多路复用技术。
169. 频分多路复用：是一个利用载波频率的取得、信号对载波的调制、调制信号的接收、滤波和解调等手段，实现多路复用的技术。
170. 波分多路复用：在一条光纤信道上，按照光波的波长不同划分成若干个子信道，每个信道传输一路信号。
171. 时分多路复用：把一个物理信道划分成若干个时间片，每一路信号使用一个时间片。
各路信号轮流使用这个物理信道。
172. 同步时分多路复用：是时分多路复用技术的一个分支，在这种技术中，每路信号都有一个相同大小的时间片，它的优点是控制简单，较容易实现。
osi参考模型
分层原则：逻辑分组 明确功能 国际标准 层级合适 减少接口
1．OSI参考模型的特性
（1）是一种将异构系统互联的分层结构； （2）提供了控制互联系统交互规则的标准骨架； （3）定义了一种抽象结构，而并非具体实现的描述； （4）不同系统上的相同层的实体称为同等层实体； （5）同等层实体之间的通信由该层的协议管理； （6）相邻层间的接口定义了原语操作和低层向上层提供的服务； （7）所提供的公共服务是面向连接的或无连接的数据服务； （8）直接的数据传送仅在最低层实现； （9）每层完成所定义的功能，修改本层的功能并不影响其它层。
数据链路层将本质上不可靠的传输媒介变成可靠的传输通路提供给网络层。在 IEEE802．3情况下，数据链路层分成两个子层：一个是逻辑链路控制，另一个是媒 体访问控制。
3.2.3 网络层
网络层是通信子网与资源子网之间的接口，也是高、低层协议之间的接口 层。网络层的主要功能是路由选择、流量控制、传输确认、中断、差错及 故障的恢复等。当本地端与目的端不处于同一网络中，网络层将处理这些 差异。 1.网络层的主要功能 （1）建立和拆除网络连接（2）分段和组块 （3）有序传输和流量控制（4）网络连接多路复用 （5）路由选择和中继（6）差错的检测和恢复（7）服务选择 2.网络层提供的服务 OSI/RM中规定，网络层中提供无连接和面向连接两种类型的服务，也称 为数据报服务和虚电路服务。 3.路由选择
3.2.6 表示层
表示层为应用层服务，该服务层处理的是通信双方之间的数据表示问题。 为使通信的双方能互相理解所传送信息的含义，表示层就需要把发送方具 有的内部格式编码为适于传输的比特流，接收方再将其译码为所需要的表 示形式。 数据传送包括语义和语法两个方面的问题。OSI模型中，有关语义的处理 由应用层负责，表示层仅完成语法的处理。 1.表示层的主要功能 （1）语法转换（2）传送语法的选择（3）常规功能 2.表示层提供的服务 （1）数据转换和格式转换（2）语法选择 （3）数据加密与解密（4）文本压缩
OSI七层模型基础知识及各层常见应用
OSI七层模型基础知识及各层常见应用OSI Open Source Initiative（简称OSI，有译作开放源代码促进会、开放原始码组织）是一个旨在推动开源软件发展的非盈利组织。
OSI参考模型（OSI/RM）的全称是开放系统互连参考模型（Open System Interconnection Reference Model，OSI/RM），它是由国际标准化组织ISO提出的一个网络系统互连模型。
它是网络技术的基础，也是分析、评判各种网络技术的依据，它揭开了网络的神秘面纱，让其有理可依，有据可循。
一、OSI参考模型知识要点图表1：OSI模型基础知识速览模型把网络通信的工作分为7层。
1至4层被认为是低层，这些层与数据移动密切相关。
5至7层是高层，包含应用程序级的数据。
每一层负责一项具体的工作，然后把数据传送到下一层。
由低到高具体分为：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。
第7层应用层—直接对应用程序提供服务，应用程序可以变化，但要包括电子消息传输第6层表示层—格式化数据，以便为应用程序提供通用接口。
这可以包括加密服务第5层会话层—在两个节点之间建立端连接。
此服务包括建立连接是以全双工还是以半双工的方式进行设置，尽管可以在层4中处理双工方式第4层传输层—常规数据递送－面向连接或无连接。
包括全双工或半双工、流控制和错误恢复服务第3层网络层—本层通过寻址来建立两个节点之间的连接，它包括通过互连网络来路由和中继数据第2层数据链路层—在此层将数据分帧，并处理流控制。
本层指定拓扑结构并提供硬件寻址第1层物理层—原始比特流的传输电子信号传输和硬件接口数据发送时，从第七层传到第一层，接受方则相反。
各层对应的典型设备如下：应用层………………。
计算机：应用程序，如FTP，SMTP，HTTP表示层………………。
计算机：编码方式，图像编解码、URL字段传输编码会话层………………。
计算机：建立会话，SESSION认证、断点续传传输层………………。
车流量预测方法和模型的研究与实现
车流量预测方法和模型的研究与实现随着城市人口数量的不断增长以及经济的快速发展，城市交通问题也越来越突出。
在城市道路交通中，车流量是一个非常重要的指标。
因此，对于车流量的预测一直是交通研究领域的重要研究内容。
本文将介绍车流量预测的方法和模型的研究与实现。
一、车流量预测的意义车流量预测是交通规划、设计、运营和管理中的重要环节，其意义主要包括以下几个方面：1. 交通规划：车流量预测可以为城市交通规划提供重要依据，确定路段、路网和公共交通线路的需求，避免交通拥堵。
2. 交通设计：车流量预测可以为交通设计提供参考，确定道路类型、车道宽度、路口布局等设施，使道路设施适应各种交通需求。
3. 交通运营：车流量预测可以为交通运营提供支持，根据车流量的预测结果，调整交通信号时序，实现路面车流的平稳过渡。
4. 交通管理：车流量预测可以为城市交通管理提供决策依据，合理调配交通资源，制定交通疏导方案，保障交通畅通。
二、车流量预测方法1. 基于回归分析的方法回归分析是利用历史数据建立数学模型，用于预测未来某个变量的值的方法。
在车流量预测中，可以使用回归分析来建立车流量与各类影响因素之间的关系模型，从而得到车流量的预测结果。
2. 基于时间序列的方法时间序列是指按照时间顺序排列的一组数据。
在车流量预测中，可以使用时间序列分析来考虑各个时间点的车流量变化规律，预测未来的车流量情况。
3. 基于神经网络的方法神经网络是一种仿生学的信息处理系统，模拟人脑神经元间的信息传递和处理过程。
在车流量预测中，可以使用神经网络来学习历史数据，建立车流量预测模型。
三、车流量预测模型1. ARIMA模型ARIMA模型是时间序列预测中常用的模型之一。
它可以考虑时间序列中的趋势、季节性和随机性，对时间序列进行拟合和预测。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种非参数模型，它能够处理大量的非线性特征，并且能够自适应地拟合数据。
在车流量预测中，可以使用多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）模型来进行预测。
软件资格考试网络规划设计师(综合知识、案例分析、论文)合卷(高级)试卷及答案指导(2025年)
2025年软件资格考试网络规划设计师(综合知识、案例分析、论文)合卷(高级)自测试卷(答案在后面)一、综合知识（客观选择题，75题，每题1分，共75分）1、在OSI七层模型中，哪一层负责提供逻辑地址并处理数据包的转发？1、在OSI七层模型中，网络层负责提供逻辑地址并处理数据包的转发。
网络层的主要功能是路由选择，它决定数据包从源地址到目的地址之间如何选择路径。
此外，网络层还负责数据包的分段与重组、拥塞控制等任务。
2、哪种路由协议使用跳数作为其度量值，并且存在环路问题？2、RIP（Routing Information Protocol，路由信息协议）使用跳数作为其度量值，并且存在环路问题。
RIP是一种距离矢量路由协议，它通过计算到达目的地的跳数来确定最佳路径。
但是，由于其更新机制和度量值限制（最大跳数为15），容易导致路由环路的问题。
3、以下关于OSI七层模型中传输层功能的描述，正确的是（）A、负责数据帧的传输，保证数据的无差错传输B、负责数据包的路由选择，确保数据包从源到目的地的正确传输C、负责将数据从网络层传递到应用层，实现端到端的数据传输D、负责数据链路的建立、维护和拆除，提供可靠的连接服务4、在TCP/IP协议族中，负责将数据从源主机传输到目的主机的协议是（）A、IP协议B、ICMP协议C、UDP协议D、TCP协议5、在OSI七层模型中，负责处理端到端的差错控制和流量控制问题的是哪一层？A. 物理层B. 数据链路层C. 网络层D. 传输层E. 会话层F. 表示层G. 应用层6、以下哪种路由协议使用带宽作为度量标准来选择最佳路径？A. 距离矢量路由协议（如RIP）B. 链路状态路由协议（如OSPF）C. 内部网关路由协议（如IGRP）D. 边界网关协议（如BGP）7、在OSI七层模型中，以下哪一层负责处理端到端的通信？A、物理层B、数据链路层C、网络层D、传输层8、以下哪种技术可以实现虚拟局域网（VLAN）的划分？A、IP地址B、MAC地址C、VLAN IDD、子网掩码9、在OSI七层模型中，负责提供流量控制、错误检测以及可能的纠正措施，确保数据可靠传输的层次是什么？A. 物理层B. 数据链路层C. 网络层D. 传输层11、在TCP/IP协议族中，负责将数据从源主机传输到目的主机的协议是：A. IP协议B. TCP协议C. UDP协议D. ICMP协议13、在进行网络设计时，以下哪一项不是影响网络性能的关键因素？A. 网络带宽B. 传输介质C. 网络拓扑结构D. 网络操作系统版本15、题干：在OSI七层模型中，传输层负责实现 ______ 。
动态流量计算模型的设计与实现
动态流量计算模型的设计与实现一、引言随着互联网的发展，数据已成为数字生活和商业的基础。
特别是随着移动互联网、物联网等新兴技术的兴起，流量数据的采集和处理越来越成为计算机科学和工程学科中的一个重要方向。
在这些应用场景中，动态流量计算模型是一种非常关键的技术，它是处理海量数据的一种有效方法。
在本文中，我们将介绍动态流量计算模型的设计和实现，包括它的算法、数据处理流程等方面。
二、动态流量计算模型的概述动态流量计算模型的主要目的是解决在大数据流处理中，流量计算的准确性和效率问题。
该模型通过对大量的实时数据进行分析、比较、筛选和统计，得出流量数据的准确估计，以及对未来流量趋势的预测。
这些结果对于一些应用场景，如网络流量管理、流量分析、安全监控等非常有用。
动态流量计算模型包括两个主要的组成部分：1）流量计算算法，用于计算大量的实时数据；2）数据处理流程，用于对流量数据进行筛选、统计和分析。
下面我们将详细说明这两个方面。
三、流量计算算法1、基数估计算法基数估计算法是一种流量计算算法，它通过随机抽样来估计数据中的唯一条目数。
该算法可以用于网络中的流量记录和其他大规模数据集的处理，可以准确估计数据的数量，并将极大的数据存储量缩小到固定大小的内存中。
该算法的主要思想是：使用由多个小哈希函数组成的哈希函数集对数据进行处理，并收集每个哈希函数的最小哈希值。
每个最小哈希值都可以作为唯一参数进行估计，在收集足够的最小哈希值后，可以对原始数据的数量进行相对较准确的估计。
2、频率统计算法频率统计算法是另一种常用的流量计算算法，主要用于流数据中的频率估计。
这种算法通常用于暴力攻击检测、流控制、网络类别处理和复杂网络结构评估等领域。
该算法的核心思想是：建立一个能够存储数据频率的桶，在输入数据流中遇到一个数据时，就将其放入相应的桶中，并增加桶的计数器。
频率最高的数据可以通过计数器进行估算，从而完成对整个数据流的统计和分析。
四、数据处理流程动态流量计算模型的数据处理流程通常包含以下几个步骤：1、数据预处理数据预处理是流量计算模型中的重要步骤，其作用是先对输入的数据流进行筛选和处理，以降低数据的噪声和冗余程度。
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第18卷第6期重庆邮电学院学报(自然科学版)V ol.18 No.6 2006年12月Journal of Chongqing U niversity of Posts and T elecommunications(N atural Science)Dec.2006文章编号:100425694(2006)0620774204 网络连接和流量表示模型的设计与实现3张黎明,杜江(重庆邮电大学计算机科学与技术,重庆400065)摘 要:对网络连接和流量进行监视和分析是网络管理的一种常用方法。
为了使网络管理人员了解网络的运行状态、流量的构成,保障网络安全、高效的运行,而介绍了一个网络连接和流量表示模型,阐述了该模型的总体构架,具体描述了模型的部分实现细节。
该模型的实现,为网络管理人员有效的管理网络提供了一种直观的工具。
关键词:流量模型;流量归并;存储结构;内存管理中图分类号:TP393.08 文献标识码:A0引 言随着互联网应用的普及,网络上的数据流量呈几何级数增长,有关网络安全事件层出不穷。
对网络管理人员来说,了解网络的运行状态、流量的构成,保障网络安全、高效的运行已经成为刻不容缓的需要。
实际中,很多网络攻击行为,比如蠕虫病毒传播,常常会带来网络流量的异常。
详细分析网络流量已经成为网络管理的工具,也是入侵监测网络安全的一种重要办法[124]。
文献[1]提出了流(t raffic flow)的定义,即将网络中传输的数据包按照(源地址、目的地址、协议、源端口、目的端口)5元组汇聚成流,并记录每个流的包数目和总字节数。
虽然流已经能够很好地反映了TCP会话连接的一些特性,但是缺少TCP会话开始时间、结束时间、发起方向、最大报文和最小报文等重要属性。
所以实际上,仅仅使用流的5元组来表示一个TCP会话是远远不够的,网络管理员希望能够获取关于该TCP会话的更多信息。
在本文中,我们以TCP会话表示为基础,抽象了网络连接概念,将网络连接信息和流有效地统一起来,最后设计和实现了一个新模型。
该模型针对用户网络行为所产生的网络连接和流量进行分析和统计。
该模型可用于基于流量的计费、网费、网络监控和安全分析等应用方面。
本文中我们首先介绍模型的总体构架,然后描述系统的关键数据结构,接着说明模型中的内存管理方法,最后讨论该模型在实际中的应用情况。
1 模型的总体构架在讨论之前,先需要说明:在IPv4网络中信息交换双方主机的身份识别以IP为标志。
另外专门引入针对网络连接和网络流量的新定义。
网络连接:只要2个IP之间发生了数据交换,即一个IP向另外一个IP发送一个数据包,那么就称这2个IP之间建立了一个网络连接,并且以第1个数据包的发送方向为该网络连接正方向,同时定义正方向的起始方为客户端,正方向的结束方为服务器。
网络流量:在一对源IP和目的IP之间传输的单向的数据包流,这是1个IP层的概念。
基于源端口和目的端口,流量可以细分至传输层甚至更高层。
网络连接和流量表示模型的总体构架见图1所示。
模型通过数据采集、接口、协议处理和存储4个模块来实现网络数据包的采集、归并和存储。
由于需要对TCP会话进行比较详细的记录,本模型中只借鉴了CA IDA的CoralReef软件包对流进行汇聚的一些方法。
采集模块主要使用Libpcap库函数来实现网络数据包的捕获。
接口模块提供对数据包的预处理,通过对MAC层头的解析和移位操作,屏蔽具体网络协议环境,如IEEE802.3,IEEE802.1Q和PPPo E等的区别,取得IP层数据,向协议处理模块提供统一的3收稿日期:2006205228 修订日期:2006210215作者简介:科技部中小型企业创新基金(06C26225110527)作者简介:张黎明(19812),男,湖北人,硕士研究生,研究方向为信息安全,Email:lynchzlm@;杜江,男,重庆人,副教授,主要研究领域信息安全等。
接口。
同时接口模块还向应用程序提供查询接口。
协议处理模块负责对IP 层上层协议进行处理,各个处理模块可以动态地的加载和卸载。
存储模块是整个模型的核心。
他提供一组数据结构对分析处理后的数据进行存储,通过一个专门的内存管理线程对之进行管理。
另外还通过一遍历挂钩链提供对接口模块查询接口的支持。
图1模型的总体构架Fig.1Architecture of model2 存储模块中的重要数据结构2.1 存储节点结构模型中需要对一个网络连接中客户端与服务器的数据包交换进行跟踪统计,设计了被称为存储节点的数据结构。
存储节点数据结构就是对前面定义的网络连接概念的形式化。
图2给出了Connection _T 结构的部分属性。
此结构中,ip _end1_和ip _end2_分别标识网络连接的客户端和服务器。
to 2talflux_end1_和totalflux_end2_分别表示ip_end1_到ip_end2_以及ip _end2_到ip _end1_的总流量。
detail_end1_和detail_end2_为明细流量,其方向定义总流量,该明细流量主要按照各协议(TCP ,UDP ,F TP ,SM TP 等)对流量进行分类存储[5]。
portlist_tcp_为一动态列表,列表中每一元素记录着一实际TCP 会话的信息,包括源和目的端口、TCP 会话开始时间和结束时间、TCP 会话的发起方向、TCP 会话方向上的流量、TCP 会话过程中出现的最大报文和最小报文等。
portlist _udp _的结构类似portlist_tcp_,不同的是它是用于UDP 的。
另外portlist_tcp_,portlist_udp_和Connection _T 结构还包括时间戳。
portlist _tcp _和portlist _udp_的时间戳记录着实际TCP 和UDP 会话最后一个数据包的到来时间,而Connection_T 结构的时间戳记录这个网络连接的最后一个数据包的到来时间。
使用超时机制判断一个网络连接的结束,当超时时,检查网络连接的时间戳,如果时间戳与当前的时间之差大于一个阀值,那么就认为这个网络连接结束,其状态转为结束状态。
Struct Connection_T { u_int ip_end1_; u_int ip_end2_; Total_Flux_T totalflux_end1_; Detail_Flux_T detailflux_end1_; Total_Flux_T totalflux_end2_; Detail_Flux_T detailflux_end2_; List_TCPcon_T portlist_tcp_; List_UDPcon_T portlist_udp_;}图2 存储节点结构Fig.2Data structure of storage node2.2 图结构为了记录所有的网络连接状态,需要一种动态的数据结构。
从整体上看,网络的整体状态类似图的结构,但是也具有如下自身的特点:(1)节点多,网络连接的客户端与服务端都用IP 地址来标识,而一个IPv4IP 地址由32bit 组成,故理论上网络连接的数量将高达264;(2)边稀疏,网络上除去提供特定服务的服务器主机外,一个主机只与数量有限的主机建立连接;(3)主机与主机之间并不存在必然的联系,都是独立存在的。
因此考虑到各种因素,模型中采用基于Hash 表[6]的图结构,如图3所示。
图3 基于H ash 表的图结构Fig.3Structure of photo based on Hash table图3中主Hash 表和辅Hash 表的关键字均采用IP 地址。
其中主Hash 表的元素为网络连接列表,辅Hash 表的元素为存储节点。
如图3所示,以IP 为Key1和Key2的网络连接为例,虽然Key1和・577・第6期 张黎明,等:网络连接和流量表示模型的设计与实现Key2被重复存储,但是这样带来的好处是对于不管是Key1到Key2方向还是Key2到Key1方向的数据包,都能在图结构中快速地搜索到存储节点结构。
同样以IP为Key1和Key2的网络连接为例,当该网络连接的第1个数据包到来时(这里假定第1个包的方向为Key1到Key2),生成一个Connec2 tion_T结构,并设置该结构的正方向为Key1到Key2;然后在主Hash表中生成关键字为Key1和Key2两项,同时在Key1值索引的辅Hash表中添加关键字Key2项以及在Key2值索引的辅Hash 表中添加关键字Key1项;辅Hash表中生成的2项均指向生成的Connection_T结构。
随后当该连接的后续数据包到来时,如果是由Key1发出,那么由Key1开始搜索,如果由Key2发出,则由Key2开始搜索。
基于这样的结构,对于每个到来的数据包,搜索和插入的时间复杂度最好的情况下为O(1)。
2.3 内存管理线程模型中所有与网络连接和流量相关的数据都存储在监控机器的内存中,并不需要特殊的硬件支持,与传统的网络流量技术[7]相比,更加强调运行时内存的占用情况,尤其是在网络流量较大的情况下,对内存的动态管理非常重要。
模型中,网络连接开始时,需要生成Connection _T结构,网络连接断开时,需要清除Connection_T 结构。
为适应这种动态方式,模型中使用一个特定的内存管理线程来进行内存的管理。
一般的内存管理方法是需要内存时进行分配,用完即释放。
但是这种方法并不适合模型的实际网络环境。
在实际环境中,多数的网络连接是短时间的,如H T TP应用的TCP连接、UDP广播等,如果采用这种算法,在大流量(≥10MB/s)环境中,将会给系统带来沉重的负担,同时也会带来大量内存碎片,造成系统性能下降。
模型中借鉴文献[8]中的算法,采用以下的内存管理方法。
2.3.1 连续的内存分配方法连续的内存分配方法按照Connection_T结构大小的整数倍来进行空间分配。
将每次分配的空间按分配的时间先后顺序组织成双向链表。
同时将分配空间内的所有空闲的Co nnection_T结构组织成单向链表,如图4所示。
每次按照Connection_T结构大小的整数倍来进行空间分配,能够大量减少内存申请系统调用的次数。
同时维护以上2个链表使得内存管理线程能方便进行管理,提高Connection_T结构申请和释放的效率。
图4 内存块链表和空闲Connection_T结构链表Fig.4Chained table of memory andspare Connection_T node2.3.2 内存管理线程在内存块链表中,每块内存块中需要维护空间大小(以Connection_T为单位)、一个空闲的Con2 nection_T结构链表等状态信息。