异常流量检测技术与功能介绍
基于深度学习的网络流量异常检测与分析
基于深度学习的网络流量异常检测与分析网络流量异常检测与分析是网络安全领域中至关重要的任务之一。
随着互联网的迅猛发展和智能化应用的普及，网络攻击和入侵事件频繁发生。
传统的安全防御手段已经无法满足对复杂威胁的防范需求。
基于深度学习的网络流量异常检测与分析成为了当前研究的热点之一，其通过机器学习和自适应分析技术，可以实时、准确地检测和分析网络中非法入侵行为，提高网络安全防护的效果。
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构和工作原理的人工智能技术。
它通过多层神经元相互连接、相互作用的方式来处理数据，可以自动提取数据中的高层次特征，并进行模式识别和分类。
这使得深度学习在处理复杂的网络流量数据时具有很大的优势。
在基于深度学习的网络流量异常检测与分析中，首先需要构建一个针对网络流量数据的深度学习模型。
常用的模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
这些模型可以学习到网络流量数据中的特征，并通过训练来提高对异常流量的识别准确率。
接下来，需要准备大规模的网络流量数据集进行训练和测试。
这些数据集包括正常流量和异常流量的样本，涵盖了各种类型的网络攻击行为，如DDoS攻击、SQL注入等。
通过对这些数据的深度学习模型的训练，使其能够区分正常流量和异常流量，并识别各种类型的网络攻击。
然后，利用训练好的深度学习模型对实时的网络流量进行检测和分析。
模型可以根据输入的网络数据，实时判断流量是否异常，并给出相应的预警和处理策略。
通过不断调整和优化模型的参数，可以提高模型的准确率和鲁棒性。
除了检测和分析网络流量异常，基于深度学习的网络流量异常检测系统还可以进行进一步的应用。
例如，可以与网络安全设备和防火墙进行集成，实现实时的网络入侵检测和阻断。
同时，还可以与日志分析和事件响应系统结合，提供更加全面的网络安全解决方案。
然而，基于深度学习的网络流量异常检测与分析仍然存在一些挑战和局限性。
首先，由于网络流量数据的庞大和复杂性，训练深度学习模型需要大量的计算资源和时间。
如何使用网络流量分析技术检测网络异常(十)
随着互联网的快速发展，网络已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。
然而，随着网络规模的扩大和复杂性的增加，网络异常问题也越来越突出。
网络流量分析技术作为一种有效的手段，可以帮助我们检测和解决网络异常问题。
本文将从网络流量分析技术的基本原理、常见的网络异常问题以及如何利用此技术检测网络异常等方面进行论述。
一、网络流量分析技术的基本原理网络流量分析技术基于对网络流量进行监测、收集和分析，从而可获得网络通信的各种数据信息。
这些数据信息可以包括传输的数据包数量、源地址、目的地址、传输协议、端口号等。
通过对这些数据信息的分析，可以揭示网络中的异常行为，并帮助我们更好地了解网络的状态。
常见的网络流量分析技术包括抓包技术、流量分析工具和数据挖掘技术等。
二、常见的网络异常问题在网络通信中，常常会遇到一些异常问题，例如：DDoS攻击、网络盗号、僵尸网络、病毒传播等。
这些异常行为可能会导致网络拥塞、服务中断甚至数据泄露等严重后果。
通过网络流量分析技术，我们可以检测出这些异常行为，并及时采取相应的措施进行应对。
三、如何利用网络流量分析技术检测网络异常1. 收集网络流量数据首先，我们需要收集网络流量数据。
这可以通过在网络中设置监控设备或部署流量分析工具来实现。
监控设备可以捕获网络中的数据包并将其保存到存储介质中，流量分析工具可以收集并统计网络中的流量数据。
2. 分析网络流量数据接下来，我们需要对收集到的网络流量数据进行分析。
这一步可以使用数据挖掘技术来实现，通过挖掘数据中的模式、规律和异常行为等特征，来寻找网络中的异常问题。
3. 检测网络异常问题在分析网络流量数据的基础上，我们可以利用算法和模型来检测网络中的异常问题。
例如，可以通过建立“正常流量模型”来比对实际流量数据，找出与正常模式不符的异常行为。
4. 前期预警和实时监测除了检测网络异常问题外，我们还可以利用网络流量分析技术来进行前期预警和实时监测。
通过对网络流量数据的分析，我们可以观察到网络的负载情况、传输速率和带宽利用率等指标，从而及时采取措施来调整网络资源的分配，避免网络拥塞和服务中断等问题。
如何使用网络流量分析技术检测网络异常(三)
网络流量分析技术是一种用于检测网络异常的有效方法。
通过分析网络上的数据流动情况和特征，可以识别出潜在的网络威胁或异常行为。
本文将介绍如何利用网络流量分析技术来检测网络异常。
一、网络流量分析技术的基本原理网络流量分析技术是一种通过监视和记录网络中的数据包来分析、识别和报告网络流量模式以及检测网络异常的方法。
它通过收集网络数据包、提取有用的信息、分析和解读这些信息，从而掌握网络的运行情况。
网络流量分析技术可以结合各种分析工具和算法，通过数据包的特征和模式来检测网络异常。
二、流量数据的收集和存储要进行网络流量分析，首先需要收集和存储网络流量数据。
可以通过网络监控设备（如交换机、路由器）或专门的流量收集器来获取数据包。
这些数据包可以是源地址、目的地址、端口号、数据长度、协议类型等信息。
收集到的数据包可以存储在本地服务器或云存储中，供后续的分析使用。
三、数据预处理在进行网络流量分析之前，需要对收集到的原始数据进行预处理。
预处理的过程包括数据清洗、数据重构、数据过滤等。
清洗数据可以去除无效或不完整的数据包，提高后续分析的准确性和效率。
重构数据可以将分散的数据包重新组合成完整的数据流，便于后续的深入分析。
过滤数据可以根据需求选择性地保留或丢弃特定的数据包。
四、特征提取和模式识别在数据预处理完成后，可以进行特征提取和模式识别。
特征提取是将原始数据转换成特征向量的过程，可以选取源地址、目的地址、端口号、数据长度等作为特征。
通过提取这些特征，可以建立一个网络流量特征库，用于后续的异常检测。
模式识别是通过对特征向量进行分类和匹配，判断其是否符合正常的网络流量模式或是否存在异常。
五、异常检测和报告在特征提取和模式识别的基础上，可以进行网络异常检测和报告。
通过与网络流量特征库进行比对，可以识别出与正常模式不一致的网络流量，进而判断是否存在异常。
在检测到异常时，可以及时生成报告，并采取相应的措施进行处理，以避免进一步的网络威胁和风险。
网络流量分析与异常检测技术研究
网络流量分析与异常检测技术研究随着互联网的快速发展，网络安全问题日益严峻。
网络流量分析与异常检测技术成为了保障网络安全的重要手段之一。
本文将介绍网络流量分析与异常检测技术的研究现状，并探讨其在网络安全领域中的应用和挑战。
一、网络流量分析的意义与方法网络流量分析通过采集和分析网络传输中的数据流，可以为网络运营商、企业和个人提供重要的信息。
对网络流量的准确分析可以帮助发现网络性能问题、攻击行为、恶意软件传播等异常行为。
网络流量分析的主要方法包括流量统计、深度包检测、协议解析等。
流量统计是对网络流量进行汇总和分类，以得到整体的网络使用情况和性能状况。
深度包检测则更加细致地分析数据包中的字段和特征，以便识别特定的网络应用或攻击行为。
协议解析则是对数据包进行解析，以获取网络通信中的协议信息和具体的数据传输情况。
二、网络流量异常检测的方法与应用网络流量异常检测是通过对网络流量进行实时监测和分析，识别出异常行为，以及时采取相应的防御措施。
网络流量异常检测的主要方法包括基于统计的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
基于统计的方法通过建立网络流量的统计模型，检测与该模型不符的流量，并判断其是否异常。
该方法主要适用于已知的网络攻击行为和异常情况。
基于机器学习的方法则通过建立分类模型，对网络流量进行训练和预测，从而识别出异常流量。
这种方法主要适用于未知的攻击行为和异常情况。
而基于深度学习的方法则通过构建深度神经网络模型，实现更加准确和自动化的异常检测。
网络流量异常检测技术在网络安全领域中广泛应用。
它可以帮助网络管理员及时发现并应对网络攻击、恶意软件传播、数据泄露等安全威胁。
同时，它还可以帮助网络服务商提高网络服务质量，优化网络拓扑结构，以提供更好的用户体验和服务。
三、网络流量分析与异常检测技术的挑战与展望尽管网络流量分析与异常检测技术已经取得了显著的进展，但仍然面临着一些挑战。
首先，网络流量数据量庞大，涵盖多种类型的流量。
网络流量分析中的异常检测与预警
网络流量分析中的异常检测与预警网络流量分析是指对网络数据包进行收集和分析，从而获取关于网络通信的各种信息的过程。
它在网络管理、网络安全和网络优化等领域起着重要作用。
而网络流量中的异常检测与预警则是网络流量分析中不可或缺的一环。
在网络中，流量是指在一段时间内通过网络的数据传输量。
通过对网络流量的分析，我们可以了解到网络的使用情况、网络连接数量和网络通信模式等信息。
通过实时监控网络流量，我们可以监测网络中的异常情况，比如恶意攻击、网络拥塞等，以及预测网络的未来发展趋势。
在网络流量分析中，异常检测是非常重要的。
异常检测是指通过对网络流量数据的统计分析和模式识别，从而找出与正常情况不符的网络流量行为。
它可以帮助我们发现网络中的异常行为，包括恶意攻击、病毒传播、DDoS攻击等。
通过对异常行为的检测，我们可以及时采取相应的措施，保护网络的安全性。
在网络流量分析中，预警是及时发送警报以提醒管理员或相关人员注意网络异常行为的机制。
预警系统可以通过对流量数据的分析和判断，发现网络异常行为，并在发现异常行为时发出警报。
预警系统可以帮助管理员及时采取措施，避免网络安全事故的发生。
比如，在发现有大量来自不同地址的请求时，可能是电脑病毒的攻击行为，预警系统可以发出警报，管理员可以及时排查问题。
网络流量分析中的异常检测与预警是一个相互依存、相互影响的过程。
异常检测是基于对网络流量的统计分析和模式识别，依据网络流量分析的结果发现是否存在异常行为；而预警则是基于对异常行为的判定和评估，通过对异常行为的预测和分析，发出警报以提醒管理员。
两者密切关联，缺一不可。
在实际应用中，网络流量分析中的异常检测与预警可以采用多种技术实现。
常见的方法包括基于规则的方法、基于统计的方法、机器学习方法等。
其中，机器学习方法在网络流量异常检测中得到了广泛应用。
通过训练模型，机器学习方法可以从大量的网络流量数据中学习到正常流量的模式，并能够发现与正常模式不符的异常行为。
网络流量分析与异常检测技术研究
网络流量分析与异常检测技术研究网络流量分析与异常检测技术是保护网络安全的重要方法之一。
随着互联网的迅猛发展，网络攻击的方式和手段也日益多样化，对网络安全形成了严峻的挑战。
因此，及时准确地分析网络流量并检测异常行为，成为了维护网络安全的必要手段。
本文将探讨网络流量分析与异常检测技术的概念、方法和应用。
网络流量分析是指对网络中的数据包进行监测、分析和处理的过程。
通过分析网络流量，我们可以洞察网络中的各种行为、事件和趋势。
网络流量分析可以帮助我们识别网络中的异常行为，包括网络攻击、网络蠕虫、恶意软件等。
此外，网络流量分析还可以为网络管理提供实时数据支持，帮助提高网络效率和优化网络设置。
网络流量分析主要通过抓包技术来获取网络数据包，并对数据包进行处理和分析。
常见的抓包工具包括Wireshark、Tcpdump等。
这些工具可以捕获网络流量数据，提取数据包中的关键信息，并生成相应的统计数据和报告。
在流量分析过程中，我们可以基于协议、源IP、目的IP、源端口、目的端口等多种标准来对流量进行分类和过滤，以便更好地分析网络行为。
异常检测技术是通过建立正常行为模型，检测出与之相异的行为。
在网络流量分析中，异常检测技术可以帮助我们发现网络中的异常行为，包括未知的攻击、恶意软件、异常流量行为等。
常见的异常检测方法包括基于规则的检测、基于统计的检测和基于机器学习的检测。
其中，基于机器学习的检测方法越来越受关注，因为它可以通过学习大量的网络数据，自动地发现和识别异常行为。
在实际应用中，网络流量分析与异常检测技术已经被广泛应用于网络安全领域。
一方面，它可以帮助网络管理员实时监测网络流量，及时发现网络攻击和异常行为。
另一方面，它也可以作为一种网络安全防护措施，通过检测和拦截异常行为，防止网络攻击的发生。
除此之外，一些大型组织和云服务提供商也会利用网络流量分析和异常检测技术，对用户的网络使用行为进行监测和管理，以提供更安全、高效的网络服务。
基于机器学习的异常网络流量检测方法
基于机器学习的异常网络流量检测方法第一章异常网络流量检测的重要性网络安全问题日益严峻，攻击者采取了越来越复杂和隐蔽的手段对网络进行攻击和入侵。
异常流量是其中一种常见的攻击手段之一，旨在通过网络中的异常数据流来干扰或破坏网络系统的正常运行。
因此，有效地检测和识别异常网络流量变得至关重要，以便及早发现和应对潜在的威胁。
第二章异常网络流量的特征分析为了更好地理解和识别异常网络流量，我们需要对其特征进行详细分析。
异常网络流量通常具有以下几个显著特征：1. 数据包频率：异常流量通常会显示出不同于正常流量的高频率或低频率。
攻击者可能通过增加发送或接收数据包的速度来实现这一点，或者减少数据包的传输速度。
2. 数据包大小：异常流量的数据包大小通常会与正常流量有所不同。
攻击者可能会通过发送异常大小的数据包来掩盖其恶意活动。
3. 数据包时序：异常流量的数据包到达时间通常与正常流量有所不同。
攻击者可能采取延迟传输数据包或集中传输数据包的方式来产生异常时序。
第三章基于机器学习的异常流量检测方法基于机器学习的方法在异常网络流量检测中得到广泛应用。
下面介绍几种常见的机器学习算法：1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）SVM是一种常见的监督学习算法，通过在高维空间中构建超平面来进行分类。
在异常网络流量检测中，可以使用SVM来训练一个模型来分类正常和异常流量。
2. 随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树来进行分类。
在异常网络流量检测中，可以使用随机森林算法来训练一个模型，将网络流量划分为正常和异常。
3. 深度学习（Deep learning）深度学习是一种基于神经网络的机器学习算法，可以自动学习和提取数据中的特征。
在异常网络流量检测中，可以使用深度学习算法来训练一个模型，识别和分类异常流量。
第四章基于机器学习的异常流量检测系统设计为了实现基于机器学习的异常流量检测，我们需要设计一个系统。
网络攻击检测技术
网络攻击检测技术随着互联网的迅速发展和普及，网络安全问题越来越受到人们的重视。
网络攻击已经成为互联网世界中一个严重的威胁。
为了保护网络的安全，网络攻击检测技术应运而生。
本文将介绍几种常见的网络攻击检测技术，并分析它们的优缺点。
一、入侵检测系统（IDS）入侵检测系统是一种主动监测网络流量并识别潜在攻击的技术。
它运行在网络的一个节点上，通过分析传入和传出的数据包来检测入侵和异常行为。
入侵检测系统分为两种类型：一种是基于签名的，它通过比对已知攻击的特征来检测新的攻击。
另一种是基于行为的，它通过学习和了解网络正常行为，来查找异常行为并检测潜在攻击。
优点：能够较准确地检测到已知攻击的企图，对于已知攻击有较好的检测效果。
缺点：对于未知攻击的检测效果较差，在大规模网络中的实时数据处理方面存在困难。
二、入侵防御系统（IPS）入侵防御系统是一种针对检测到的攻击进行实时响应和阻止的技术。
它可以对恶意流量进行过滤、封锁攻击源IP地址等，以防止攻击的继续进行。
入侵防御系统往往结合入侵检测系统使用，可以在检测到攻击后立即采取行动，尽可能地减少攻击对网络的影响。
优点：能够对检测到的攻击实时作出响应，减少攻击造成的危害。
缺点：可能会导致误报和误封，对网络正常流量的处理有一定的影响。
三、恶意软件检测技术恶意软件是指故意制作和传播的恶意计算机程序，用于对网络和计算机系统进行攻击或破坏。
恶意软件检测技术旨在识别和清除潜在的恶意软件。
恶意软件检测技术主要有两种方法：一种是基于特征的，通过分析恶意软件的特征特性来进行检测。
另一种是基于行为的，通过观察软件的行为和操作来检测恶意软件。
优点：能够及时发现和清除潜在的恶意软件，有效地保护网络安全。
缺点：对于新型的恶意软件可能需要较长时间的学习和分析，检测效果可能有所延迟。
四、异常流量检测技术异常流量检测技术通过分析网络流量的统计特征和行为模式来识别异常的网络流量。
它常用于检测DDoS（分布式拒绝服务）攻击、数据包欺骗等网络攻击。
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DDOS攻击对网络的影响
占用大量网络带宽，包括国际、互联互通等网络带宽 攻击一旦针对网络设备，后果将非常严重
DDOS攻击对用户的影响
DDOS攻击严重占用了用户的带宽 DDOS攻击造成用户服务器瘫痪，无法在攻击发生时提供服务 DDOS攻击对用户的互联网业务开展造成了很大的影响 用户目前大多没有防范攻击的能力和手段
网络操作维护中心
异常流量检测系统功能
异常流量检测 异常流量告警 异常流量分析
异常流量防范 异常流量记录
网络操作维护中心
异常流量检测
能够针对网络流量的目标地址按照异常流量的特点进行检测 ，从网络中的流量中检测出异常流量 能够检测网络中常见的DDOS攻击，包括：TCP SYN、 ICMP、TCP RST、Fragment、IP Private、IP NULL、TCP NULL 对于系统未知的其它DDOS攻击，系统能够通过IP地址、端 口、应用、TCP Flag、ICMP TYPE等流量特征等进行定义， 并产生Fingerprint（指纹）。系统能够将Fingerprint下发到系 统内的所有采集器，并由采集器根据Fingerprint的定义对网 络中的异常流量进行分析和检测 能够将从城域网中多个节点进入城域网的针对同一目的地址 的DDOS攻击进行统一的关联检测
网络操作维护中心
异常流量分析
系统能判断异常流量的类型 系统能判断异常流量的来源和目的 系统能记录异常流量途径各网络设备的端口 情况 系统能记录异常流量的速率和流量变化情况 系统能记录异常流量的包特征（包长、TCP Flag等） 系统能记录异常流量的起始和结束时间 系统能进行关联分析
网络操作维护中心
Netflow与SNMP技术的对比
SNMP 轮询 采集端口流量统计 采集端到端流量 采集业务层流量 采集完整用户业务流量 消耗网络设备资源 是 否 否 否 较小 否 是 是 是 较多（但对高端设备性能 影响不大） 适用电路 适用范围 采集数据全面程度 各种速率 网络各个层次 较少 各种速率 网络汇聚层和核心层 较全面 NETFLOW 采集
*统计时间：8月1日－8月8日
网络操作维护中心
各省网出方向DDOS攻击排名
序号 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 省网 高级告警 中级告警 初级告警 河北 18 1 9 广东 18 3 2 新疆 1 19 1 青海 15 1 3 安徽 6 7 5 贵州 2 10 5 天津 6 2 8 内蒙古 11 0 4 山东 7 1 5 云南 3 1 2 福建 1 0 2 江西 2 0 1 吉林 0 1 0 总计 28 23 21 19 18 17 16 15 13 6 3 3 1 比率 1.8% 1.5% 1.3% 1.2% 1.2% 1.1% 1.0% 1.0% 0.8% 0.4% 0.2% 0.2% 0.1%
*统计时间：8月1日－8月8日
网络操作维护中心
系统能力
具备发现网络中各种DDOS攻击的能力 具备防范网络中各种DDOS攻击的能力 防范针对北京电信网络和系统的DDOS攻击
为大客户提供DDOS防范服务 为市场人员提供潜在用户的信息
网络操作维护中心
Netflow技术介绍
Cisco提出的基于路由器的流量分析技术 目前路由器支持的唯一流量分析方式 支持的厂家
攻击来源
主要来自电信各地IDC的服务器 大量的IDC服务器被黑客控制 IDC服务器的特点
拥有良好的网络资源 长期在线 缺乏维护和安全防护
网络操作维护中心
ChinaNET网络中DDOS攻击特点（2 ）
DDOS攻击的行为分析
专业的黑客行为 攻击的目的为敲诈或受竞争对手雇佣
网络操作维护中心
ChinaNET网络中DDOS攻击特点（1）
ChinaNET网络中DDOS攻击情况
ChinaNET网络中存在大量的DDOS攻击 大部分攻击为各省网间的攻击 从8月1日到8月8日，系统记录共1218个IP地址受到不同程度、不同 频度的攻击 很多DDOS攻击已经达到较大的规模，很多DDOS攻击的峰值流量达 到400－500M bps，最大的攻击流量达到10G bps
网络操作维护中心
各省网入方向DDOS攻击排名
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 省网 北京 江苏 浙江 广东 重庆 上海 四川 福建 湖南 湖北 河南 山东 安徽 天津 海南 高级告警 中级告警 初级告警 217 17 38 129 36 82 160 18 48 94 18 39 125 6 18 107 10 23 70 15 32 56 5 12 31 4 18 21 10 10 20 8 11 5 13 17 18 4 10 10 7 9 17 5 1 总计 272 247 226 151 149 140 117 73 53 41 39 35 32 26 23 比率 15.4% 14.2% 13.0% 8.7% 8.6% 8.1% 6.7% 4.2% 3.1% 2.4% 2.2% 2.0% 1.8% 1.5% 1.3%
网络操作维护中心
*统计时间：8月1日－8月8日
异常流量攻击地址TOP10情况统计
• 本次统计到的4902次异常流量攻击，共分布在1218个目 标IP地址上。所有被攻击地址按攻击次数排名的TOP10 情况如下表（其中最严重的攻击目标为sina）：
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 地址 219.142.78.113 219.142.78.77 219.142.78.147 221.203.76.45 221.203.79.148 221.203.76.97 219.142.78.108 58.215.76.190 219.142.78.151 218.56.111.254 地址所属 北京 北京 北京 网通集团 网通集团 网通集团 北京 江苏 北京 网通集团 攻击类型 高级告警 中级告警 初级告警 TCP SYN 137 24 17 TCP SYN 103 7 7 TCP SYN 66 15 12 TCP SYN 7 43 29 TCP SYN 4 34 35 TCP SYN 3 34 28 TCP SYN 35 5 3 TCP SYN 0 6 35 TCP SYN 24 4 10 TCP SYN 20 6 9 总计 178 117 93 79 73 65 43 41 38 35
网络操作维护中心
*统计时间：8月1日－8月8日
各省网入方向DDOS攻击排名
序号 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 省网 广西 黑龙江 陕西 江西 吉林 辽宁 宁夏 贵州 云南 河北 甘肃 新疆 内蒙古 山西 青海 高级告警 中级告警 初级告警 12 8 2 11 3 7 13 6 2 9 0 9 6 4 7 5 1 3 7 0 1 3 1 3 4 1 2 7 0 0 4 1 0 2 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 总计 22 21 21 18 17 9 8 7 7 7 5 3 1 1 1 比率 1.3% 1.2% 1.2% 1.0% 1.0% 0.5% 0.5% 0.4% 0.4% 0.4% 0.3% 0.2% 0.1% 0.1% 0.1%
网络操作维护中心
*统计时间：8月1日－8月8日
各省网出方向DDOS攻击排名
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 省网 高级告警 中级告警 初级告警 辽宁 36 102 108 浙江 138 25 76 湖北 140 21 25 江苏 85 26 52 重庆 122 10 22 广西 61 16 20 甘肃 48 20 8 湖南 24 7 21 四川 27 5 16 黑龙江 25 6 14 陕西 19 13 7 河南 13 5 12 总计 246 239 186 163 154 97 76 52 48 45 39 30 比率 15.8% 15.3% 11.9% 10.5% 9.9% 6.2% 4.9% 3.3% 3.1% 2.9% 2.5% 1.9%
网络操作维护中心
异常流过滤
访问控制列表（ACL） 带宽限制（CAR） 黑洞路由（Blackhole Routing） Flow Specification（Juniper）
与流量过滤设备配合，对流量进行智能过滤
网络操作维护中心
蠕虫流量分析
用户可以根据蠕虫病毒的特征和变化定义多 种蠕虫病毒 系统能分析各种蠕虫病毒的总体情况 系统能发现感染每种蠕虫病毒的IP地址 系统能发现蠕虫病毒经各网络设备的转发情 况和对网络资源的占用情况 系统能发现每个大客户感染蠕虫病毒的情况
网络操作维护中心
历史告警查询功能
查询类别
告警ID 严重程度 持续时间 开始时间/结束时间 告警类型 地址段 路由器/Peer/Customer/Profile 方向
历史告警的管理
网络操作维护中心
大客户异常流量分析
系统能对大客户的异常流量进行告警、分析 和记录 系统能对设置大客户的异常流量告警阀值 系统能查询大客户的异常流量历史统计情况 系统能监控大客户感染蠕虫病毒的情况 系统能对针对大客户的异常流量进行防范
Cisco/Juniper/Foundry/Alcatel/华为等 IETF标准 IPFIX (Internet Protocol Flow Information eXport) RFC 3917 RFC 3955
分析内容
IP地址/协议类型/应用/端口/包长 Tcpflag/ASN/TOS…
网络操作维护中心
Netflow与串接/分光系统对比
Netflow
1－4层流量分析 没有端口速率限制 不影响网络的运行 分析流量大 准确性差（抽样、假冒） 分析的结果有限 汇聚层/核心层 在核心网络部属成本低 正在标准化，不断发展