网络流量分析
网络流量知识：网络流量分析——如何进行实时监测
网络流量知识：网络流量分析——如何进行实时监测随着互联网的快速发展，网络已经成为了人们日常工作和生活中不可分割的一部分。
而网络流量作为网络运行中的关键指标，对于维护网络的性能和安全起着非常重要的作用。
因此，在网络运行过程中，实时监测网络流量就显得尤为重要。
本文将为大家介绍网络流量分析的基本概念以及如何进行实时监测。
一、什么是网络流量分析？网络流量分析（Network Traffic Analysis）是对网络数据包进行分析和解读，以获取对网络流量情况的全面了解。
其通过收集、分析和展示网络通信的数据，包括数据包的来源、目的、尺寸、时间戳、协议类型等信息，为网络运维人员提供整个网络的全面性能评估。
在进行网络流量分析时，需要使用专业的网络流量分析工具来收集数据包，对数据包进行分析和过滤，以便提取需要监测的关键信息。
网络流量分析可以应用于多个领域，包括安全、网络优化、网络规划等，是网络管理人员必备的技能之一。
二、为何需要实时监测网络流量？实时监测网络流量的重要性不言而喻，下面我们来分析一下原因。
1.发现网络攻击和外部威胁网络攻击是指针对网络资源、系统、设备或者基础设施的恶意攻击行为。
如果没有及时发现和处理，那么网络攻击将对网络性能和安全产生很大的影响。
因此，实时监测网络流量可以使网络管理人员及时发现网络攻击的痕迹，并采取相应的安全防范措施。
2.优化网络性能实时监测网络流量还可以帮助网络管理人员发现网络性能问题，因此，可以根据监测结果对网络进行性能优化。
例如，通过实时监测发现网络带宽瓶颈，可以使用负载均衡器等技术改善网络流量，提高网络带宽利用效率，从而优化网络性能。
3.新业务的支持实时监测网络流量可以帮助企业和机构实现新业务的支持。
比如，对于在线直播、在线教育及在线游戏，实时监测网络流量，则可以发现网络性能问题，通过技术手段对网络进行优化，提高服务的稳定性和用户的满意度。
三、实时监测网络流量的方法实时监测网络流量可以使用多种方法，下面我们来分别介绍几种方法。
网络流量分析报告
网络流量分析报告在当今数字化的时代，网络流量成为了企业、组织和个人活动的重要指标和关键数据。
深入了解和分析网络流量，对于优化网络性能、保障网络安全、提升用户体验以及实现有效的资源分配都具有至关重要的意义。
网络流量，简单来说，就是在网络中传输的数据量和数据的流动模式。
它涵盖了各种类型的数据，包括网页浏览、文件下载、视频播放、在线游戏等等。
网络流量的产生和流动受到多种因素的影响，如用户行为、网络应用的流行度、网络设备的性能、网络拓扑结构等。
为了准确地分析网络流量，我们需要借助一系列的工具和技术。
常见的网络流量监测工具包括 Wireshark、Nagios、SolarWinds 等。
这些工具能够捕获网络数据包，并对其进行深入的解析和统计分析。
通过这些工具，我们可以获取诸如源 IP 地址、目标 IP 地址、端口号、协议类型、数据包大小、传输时间等关键信息。
对网络流量的分析可以从多个维度展开。
首先是流量的大小和趋势分析。
通过监测一段时间内的网络流量总量以及其增长或下降的趋势，我们可以了解网络的使用情况是否符合预期。
如果流量出现异常的增长或下降，可能意味着存在网络故障、新的应用推广或用户行为的重大变化。
其次是流量的来源和目的地分析。
了解流量是从哪些 IP 地址或网络区域发起，以及流向哪些目标地址或网络区域，有助于发现潜在的安全威胁，比如来自可疑 IP 地址的大量流量访问，或者关键服务器接收到异常的流量请求。
另外，协议分析也是网络流量分析的重要组成部分。
不同的网络应用使用不同的协议，如 HTTP 用于网页浏览，FTP 用于文件传输，SMTP 用于邮件发送等。
通过分析各种协议在网络流量中的占比，可以了解不同应用的使用频率和资源消耗情况，从而为优化网络资源分配提供依据。
在网络流量分析中，还需要关注流量的时间分布特征。
例如，某些应用在特定的时间段内可能会产生大量流量，如在线视频在晚上的流量通常会高于白天。
这种时间分布特征对于网络带宽的规划和管理非常重要，以确保在高峰时段能够满足用户的需求，同时避免在低谷时段造成资源的浪费。
网络流量分析的工具与技巧推荐
网络流量分析的工具与技巧推荐随着互联网的快速发展，网络安全问题也日益突出。
对于企业和个人用户而言，了解和分析网络流量显得尤为重要。
通过网络流量分析，我们可以了解网络中所传输的信息，识别潜在的风险并采取相应的防范措施。
本文将为您推荐一些常用的网络流量分析工具和技巧，并帮助您更好地理解和应对网络安全问题。
一、网络流量分析工具1. WiresharkWireshark是目前市场上最受欢迎的开源网络流量分析工具之一。
它可以捕获和分析网络数据包，支持多种协议的解析，包括TCP、UDP、HTTP等。
Wireshark提供了直观的图形界面和丰富的过滤功能，使用户能够深入了解网络流量的细节，并快速定位和解决问题。
2. tcpdumptcpdump是一个命令行工具，可用于捕获和显示网络流量。
它适用于在Linux和UNIX系统上进行流量分析。
tcpdump支持多种过滤器，可以根据协议、源IP地址、目标IP地址等条件过滤数据包。
尽管没有Wireshark的图形界面友好，但tcpdump的灵活性和高度定制化使其在网络管理员中广受欢迎。
3. TsharkTshark是Wireshark的命令行版本，与Wireshark相比，Tshark更适用于在服务器上进行远程流量捕获和分析。
它可以以类似tcpdump的方式进行实时监控和抓包，并生成保存的报告文件以供后续分析。
4. BroBro是一款功能强大的网络流量分析平台。
它提供了广泛的流量分析功能，包括流量捕获、协议解析、事件检测等。
Bro还支持编写自定义的脚本和插件，以满足不同用户的需求。
作为一款开源工具，Bro有着活跃的社区支持和更新。
二、网络流量分析技巧1. 设置适当的过滤器在进行流量分析之前，设置适当的过滤器可以帮助我们筛选出感兴趣的数据包。
通过过滤器，我们可以根据协议、源IP地址、目标IP地址等条件过滤数据包，提高分析的效率。
2. 关注异常流量异常流量通常是网络安全问题的重要指标。
如何进行网络流量分析和监控
如何进行网络流量分析和监控网络流量分析和监控是保障网络安全和性能优化的重要工作。
通过分析网络流量，可以及时发现和识别各种网络攻击，保护网络的安全性；同时，网络流量监控可以帮助管理员及时发现和解决网络拥堵、性能瓶颈等问题，提高网络的稳定性和性能。
本文将探讨如何进行网络流量分析和监控。
一、网络流量分析网络流量分析是指对网络中传输的数据进行抓包和分析，以了解网络的行为和性能，识别异常情况。
下面是进行网络流量分析的一些方法和工具：1. 抓包工具网络流量分析的第一步是抓取网络数据包。
常用的抓包工具有Wireshark、Tcpdump等。
这些工具可以在特定的网络接口上捕获数据包，并将其保存到文件中供后续分析。
2. 数据包解析抓包后，需要对数据包进行解析，以获取更多有用的信息。
Wireshark等抓包工具提供了各种过滤器和解码器，可以解析数据包的协议头、载荷等，并显示在用户界面上，方便查看和分析。
3. 流量统计对网络流量进行统计分析，可以从宏观上了解网络的使用情况。
例如，可以统计某个IP地址的发送/接收数据量、占用带宽等，以及根据某个端口号来统计应用程序或服务的使用情况。
常用的统计工具有Cacti、Ntop等。
4. 异常检测网络流量分析还可以用于异常检测，通过对比网络的正常行为和异常行为，识别出潜在的安全威胁。
常用的异常检测方法包括规则匹配、行为分析等。
IDS（入侵检测系统）和IPS（入侵防御系统）是常用的异常检测和防御工具。
二、网络流量监控网络流量监控是指持续地监视网络的流量，及时发现和解决网络问题。
下面是进行网络流量监控的一些方法和工具：1. 流量收集首先，需要选择一个合适的流量收集方法，将网络流量导入到监控系统中。
常见的方法有镜像端口、流量镜像（SPAN/RSPAN）以及网络超级节点（NetFlow、sFlow等）。
这些方法可以将网络流量复制到监控设备上进行分析和存储。
2. 流量分析对于大规模网络，直接分析原始流量可能会变得非常困难和耗时。
网络流量知识：网络流量分析——如何进行自动化分析
网络流量知识：网络流量分析——如何进行自动化分析随着互联网的普及和进一步改变，网络流量的量级和特性也在不断地发生着变化。
在这个时代，网络流量的分析已经变成了网络安全和网络性能优化中必不可少的一项基础技能。
无论是企业、政府还是个人，几乎每个人都与网络流量相关。
本文将介绍网络流量分析的基础知识、自动化分析的工具和方法以及应用场景。
一、网络流量分析的基础知识1.什么是网络流量？网络流量指的是计算机网络中传输的数据包和信息。
网络流量通常使用两种方式产生：实时生成和存储；网络流量通常包括以下内容：帧：表示数据的最低层级，是通过物理网络传输数据的基本单元。
报文：表示网络数据的逻辑单位，是网络不同分层次之间交互数据的基本单元。
会话：表示建立在网络之上的通信，例如使用远程桌面，传输文件等方式。
网络流量分析和数据包分析的主要目的是识别网络中的潜在问题，了解网络中的实际流量，通过分析和解释数据包进行性能优化或发现网络攻击。
2.常用的网络协议网络协议是计算机网络中数据交换的规则和规范。
在网络流量分析中，了解网络协议和其对应的数据包结构是至关重要的。
以下是常见的网络协议及其数据包结构：HTTP：超文本传输协议，主要用于Web浏览器和Web服务器之间的通信。
HTTP数据包通常包括请求方法、事件和消息头等数据；DNS：域名系统，用于将域名转换为IP地址。
DNS数据包通常包括查询类型、域名和查询选项等数据；TCP：传输控制协议，用于在网络中传输数据。
TCP数据包通常包括源端口、目标端口、序列号和确认号等数据；ICMP：Internet控制报文协议，用于在网络中检测错误。
ICMP数据包通常包括类型、代码和检测数字等数据；SMTP：简单邮件传输协议，用于在网络中传输邮件。
SMTP数据包通常包括源地址、目标地址和邮件状态等数据；SSH：安全外壳协议，用于在网络中安全地运行远程命令行。
SSH数据包通常包括连接请求、会话键和会话ID等数据；3.常见的网络流量分析功能网络流量分析软件通常具有以下主要功能：数据包捕获：通常使用Wireshark等工具捕获网络流量的数据包。
网络IP地址的网络流量监控和分析
网络IP地址的网络流量监控和分析随着互联网的快速发展和普及，网络IP地址的流量监控和分析日益变得重要。
网络流量监控可以帮助我们实时掌握网络的使用情况，提高网络的安全性和效率。
本文将探讨网络IP地址的流量监控和分析的重要性，介绍相关工具和技术，并探讨如何利用这些数据进行网络优化和安全保障。
一、网络IP地址的流量监控和分析的重要性网络IP地址是互联网上每个设备的唯一标识，流量监控和分析可以帮助我们监控网络的使用情况、发现异常行为、预测网络的负载和优化网络的结构。
以下是网络IP地址的流量监控和分析的几个重要方面：1. 检测网络攻击：通过监控网络流量，可以及时发现并分析网络攻击行为，如DDoS攻击、恶意代码传播等。
及早采取相应的安全措施，有效保护网络的安全。
2. 优化网络结构：监控网络IP地址的流量数据可以帮助我们了解网络的瓶颈和瓶颈位置，进而进行网络结构的优化，提高网络的传输效率和稳定性。
3. 预测网络负载：通过监控和分析网络IP地址的流量数据，可以了解网络的使用情况和趋势，从而预测网络的负载，并做好相应的扩容和调整工作。
4. 提高用户体验：通过监控用户IP地址的网络流量，可以了解用户的需求和行为模式，从而提供更好的用户体验和个性化服务。
二、网络IP地址的流量监控和分析工具和技术目前，有许多网络IP地址流量监控和分析的工具和技术可供选择。
以下是几个常见的工具和技术：1. 抓包工具：抓包工具可以捕捉和分析网络数据包，从而获取网络流量的相关信息。
常见的抓包工具有Wireshark、tcpdump等。
2. 流量分析工具：流量分析工具可以根据抓包获取的数据，进行深入分析和统计。
常见的流量分析工具有ntopng、PRTG NetworkMonitor等。
3. 网络流量分析平台：网络流量分析平台可以集中管理和分析网络IP地址的流量数据，并提供可视化的报表和监控功能。
常见的网络流量分析平台有SolarWinds NetFlow Traffic Analyzer、Cisco Stealthwatch 等。
网络流量分析范文
网络流量分析范文
网络流量分析是指收集网络传输的各种信息，以便对网络进行管理和
运作。
随着全球经济的发展，网络的地位越来越重要，网络流量也变得越
来越大。
管理网络的繁琐过程很重要，因此网络流量分析（Network
Traffic Analysis）的重要性也在不断增加。
网络流量分析涉及多种数据类型，如互联网协议（IP），传输控制协
议（TCP），用户数据报协议（UDP），即时消息传输（IM），简单邮件传
输协议（SMTP），文件传输协议（FTP）等等。
要深入了解网络和网络流量，就需要分析这些网络协议。
网络流量分析包括三个主要方面，即安全分析，性能分析和连接分析。
安全分析是检查网络数据是否受到攻击的一系列任务。
性能分析是收集数
据以识别影响网络性能的问题，如连接延迟，丢包率，延迟和其他网络故障。
最后，连接分析是通过抓取网络数据并分析它来了解网络上发生的情况。
网络流量分析采用了一系列复杂的技术，主要分为两类：一类是被动
分析，这种方法主要是收集和记录网络上发生的数据，以便分析以及进行
报警处理；另一类是主动分析，主要是通过发送一些测试数据包来收集和
分析网络流量。
如何进行有效的网络流量分析
如何进行有效的网络流量分析网络流量分析是指对网络中传输的数据进行实时监测、捕获和分析的过程。
通过对网络流量的细致分析，可以揭示出网络中的异常活动、漏洞以及威胁，从而有助于网络管理人员及时采取相应的安全措施。
本文将介绍如何进行有效的网络流量分析，希望对网络管理人员有所帮助。
一、收集网络流量数据首先，在进行网络流量分析之前，需要收集足够多的网络流量数据。
通常情况下，可以利用流量分析工具来捕获流量数据包，如Wireshark、tcpdump等。
这些工具可以在目标主机或者网关上进行部署，并将捕获的数据包保存为pcap文件。
一旦有了足够多的流量数据，就可以进行后续的分析工作。
二、预处理流量数据在进行流量分析之前，需要对收集到的流量数据进行预处理。
预处理的目的是为了减少数据的冗余性，并提取出有用的信息。
常见的预处理操作包括去除重复的数据包、去除非关键性的流量等。
通过预处理，可以大大减少后期分析的工作量，提高网络分析的效率。
三、基础流量分析基础流量分析是网络流量分析的第一步，主要是对流量数据进行初步的统计和分析。
可以通过以下几个方面来进行基础流量分析：1. 流量量统计：根据捕获的流量数据包，可以统计出整个网络的流量量，包括流量的大小、方向、协议类型等。
通过对流量的统计，可以了解网络的整体情况，为后续深入的流量分析提供参考。
2. 流量特征分析：通过对流量数据包的内容进行分析，可以发现一些与网络安全有关的特征。
比如，可以通过分析数据包的源IP地址、目标IP地址、端口号等信息，发现潜在的攻击者或者异常活动。
3. 流量行为分析：通过对流量数据包的行为进行分析，可以发现一些网络中的异常行为。
比如，可以监测到大量的SYN Flood攻击、DDoS攻击等。
通过分析这些异常行为，可以及时采取相应的安全措施，保护网络的安全。
四、深入流量分析基础流量分析只是对流量数据进行了初步的处理和分析，为了进一步发掘更多有用的信息，需要进行深入流量分析。
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网络流量分析概述摘要Internet自60年代出现以来发展迅猛,网络规模飞速膨胀,网络流量越来越大,网络信息对人们生活的影响也越来越深远,然而网络中P2P等应用正在大量的消耗网络的带宽资源,从而影响了关键业务的正常展开。
因此,通过对网络中的各种业务流量进行分析,建立合适的预测模型就成为网络发展的必要。
通过分析,能及时的发现网络中的异常,从而使得网络管理更主动,为网络的持续高性能运行提供主要的保障,为规划、设计网络提供科学依据。
本文首先介绍网络流量数据采集方法，通过分析他们的优缺点让读者对网络数据采集技术有一个初步的了解。
然后本文介绍了两种基于不同技术的网络流分类方法: 深度数据包检测技术（DPI）和深度/动态流检测技术(DFI)。
在DPI中，主要介绍AC状态机模式匹配算法实现多关键字的快速匹配。
而DFI是基于流特征向量的分类方法，本文主要介绍分析了朴素贝叶斯方法。
在特征选择方面，介绍了运用相关度和快速的过滤器选择方法（FCBF）来对特征进行筛选,得出有利于分类的特征子集，同时还可以去掉不相关或冗余特征，增加分类的准确性。
最后，本文介绍了如何把网络流量分析的结果应用到入侵检测中,以发现网络中的异常。
目录摘要 (1)一、网络流量分析概述 (3)1.1网络流量分析背景 (3)1.2网络流量分析定义 (3)1.3网络流量分析目的 (4)1.4网络流量分析意义 (5)二、网络流量采集 (6)2.1 网络流 (6)2.2 网络流的特性 (6)2.3 网络流量采集介绍 (6)2.4 主流网络流量采集技术 (7)2.4.1 基于网络流量全镜像的采集技术 (7)2.4.2 基于SNMP的流量采集技术。
(7)2.4.3 基于 Netflow/sFlow的流量采集技术。
(8)2.4.4 基于干路中桥接设备的采集技术 (9)2.4 网络流量采集技术的对比 (10)三、网络流量分析 (11)3.1 基于DPI的网络流量分析技术 (11)3.1.1 DPI提出的背景 (11)3.1.2 DPI技术研究 (11)3.1.3 AC自动机算法 (13)3.1.4 DPI总结 (15)3.2 基于DFI的网络流量分析技术 (16)3.2.1 DFI的提出 (16)3.2.2 基于DFI技术的方法的基本原理 (16)3.2.3朴素贝叶斯分类器 (16)3.2.4改进贝叶斯—FCBF（A Fast Correlation-Based Fliter）： (17)3.2.5其他应用DFI技术的模型 (18)3.3 DPI和DFI的对比： (19)四、网络流量分析之应用：入侵检测 (20)4.1入侵检测的基本定义以及方法 (20)4.2网络流量在异常检测系统中的应用 (21)4.2.1 特征参数的选取 (21)4.2.2特征参数变化的提取 (21)4.2.3.网络流量异常的判断 (22)五、全文总结 (23)参考文献 (24)一、网络流量分析概述1.1网络流量分析背景随着网络应用日趋复杂化,网络流量不断增长并且呈现多样化,如何更好的满足用户对各类Internet业务服务质量越来越精细的要求,这是目前面临的关键问题。
因此,通过对网络中的各种业务流量进行分析,建立合适的预测模型就成为网络发展的必要[1]。
网络流量是记录和反映网络及其用户活动的重要载体。
通过对网络流量的统计分析,可以间接掌握网络的使用情况，从而为做出决策提供有力依据。
1.2网络流量分析定义网络流量是单位时间内通过网络设备或传输介质的信息量(报文数、数据包数或字节数)。
网络流量分析指的就是根据不同的方法从不同的侧面对网络流量展开的分析。
网络的作用是传输应用数据，应用数据在网络中传输过程在OSI 协议模型中的描述如下图:图1-1 OSI 传输模型在OSI 传输模型中，发送方的应用数据由下层协议逐层处理，最后通过物理层传输，接收方则逐层向上处理从物理链路上接收的信号，最后还原成应用层数据。
一个Web 应用数据在OSI 模型中的网络数据传输处理过程如下图:图1-2 Web 应用的数据处理从上图我们可以看出，应用数据在应用层采用HTTP 协议，在传输层被分段，在网络层封包，在数据链路层封帧，由物理层传输，由每一层进行处理，按照相应的协议进行封装。
网络流量的分析就是对在网络中传输的实际数据流进行分析，网络数据流的分析包括从底层的数据流一直到应用层的数据的分析，有的时候也称之为网络协议分析。
1.3网络流量分析目的简单的说，对网络流量进行分析的目的是了解、发现和证明。
了解，管理好一个网络最重要的就是对网络的了解，了解网络拓扑、设备、配置等是必须的，但要保证网络的服务质量，那是远远不够的，对网络流量的分析能使网络技术人员更深入地了解网络。
1. 网络运行规律的了解。
每个网络都有自身的运行规律，这和网络的结构、应用特点等紧密相关，通过流量的长期分析，能够了解网络系统运行的规律。
2. 网络应用运行规律的了解。
网络上重要的应用在运行时，每一个访问，每一个交易处理，数据都由网络来传输，通过分析应用的流量，能够清楚的了解应用运行的规律，访问量、交易处理数量、响应性能等数据，都可以通过流量分析手段获取。
3. 网络用户的网络行为。
每个网络用户的网络行为都是相互影响的，同时会对网络的运行产生影响，伴随每个用户在网络中的每个网络行为都有网络流量产生，通过对网络用户的网络流量进行分析，能够直观地了解网络用户的网络行为。
发现，主要是异常地发现是建立在了解的基础之上的，如果能做到及时地发现网络中的异常，将使网络管理更主动，将为网络的持续高性能运行提供重要的保障（异常流量丢包严重）。
1. 网络运行异常的发现。
网络中流量的异常，包括利用率、数据包数的异常。
2. 网络应用运行的异常发现。
连接数量、应用响应、应用流量的异常，都可以通过长期主动分析来及时发现。
3. 网络用户的异常网络行为。
异常的网络行为也都有明显的流量特征，如感染的蠕虫病毒、安装了后门程序等，长期流量分析能及时的发现网络用户的这些异常网络行为，及时发现网络用户的异常网络行为是避免其影响网络运行的关键。
证明，网络流量的分析可以为网络和应用问题的分析提供依据，特别是数据包级的分析，而这些依据是真实的，因为它们是实实在在的在网络中传输的数据包，这也是流量分析能够大大提高网络和应用问题分析效率的原因。
1.4网络流量分析意义网络流量分析是有助于维护网络持续、高效和安全运行的一种手段，网络流量分析的意义在于取得对网络运行管理、应用运行管理和网络应用问题分析有意义的数据。
这些数据多种多样，像是利用率、bps、pps 还是延迟、重传、连接数量等这些流量分析的数据，都要和我们实际的网络应用运行情况结合起来才有意义，因为不同的网络和不同的应用都有完全不同的流量数据。
网络流量分析的数据的意义是建立在了解的基础上的，只有对网络和应用的深入了解，才能使这些数据的价值得到真正的体现。
二、网络流量采集2.1 网络流网络流就是一组具有相同特性的IP包，这些特性包括源/目的IP，源/目的端口，传输层协议，TOS字段等。
通常把前面5个特性成为5元组[2]。
网络流故名思议有一个持续的时间，网络流可以持续很长，也可以很短，而且同一个数据包可以属于不同的网络流。
2.2 网络流的特性网络流的五大特性，分别是自相似性，长相关性，周期性，混沌性和多分形性。
自相似是指局部的结构与总体的结构相比具有某种程度的一致性,举个例子，有个人篮球打的很厉害，那么他打其他球应该也不错。
长相关性意味着未来的统计信息蕴含在过去和现在的信息之中，它反映了自相似过程中的持续现像。
比如通过流量监控发现，一个人星期1，2，3都是晚上8点-10点上网，那么通过长相关性可以推断他星期4也是这个时间段上网。
周期性反映网络流量时间序列随时间变化而表现出来的一种季节性变化规律，它可能是由于流量数据的周期采集引起的,也可能是人们上网的行为习惯引起的。
比如有个人每周1-4都是晚上8-10点上网，但周末都是9点上到12点，这可能就是这个人上网的习惯引起了网络流的周期性。
混沌性是指确定的、宏观的非线性系统在一定条件下所呈现出的不确定的或者不可预测的随机现象。
比如小明每天都是8-10点上网，但也有时也会9点才上网，这就是确定中的不确定现象。
在预测研究中只要能恢复出流量时间序列的混沌吸引子,就可以通过寻找预测状态点的邻域状态点与其后续状态点的函数关系,作为预测函数,实现流量预测。
最后是多分形性，又称为多重分形测度。
多分形还没有一个明确的定义。
笼统的说，分形是大小碎片聚集的状态，是没有特征长度的图形构造以及现象的总称。
我们的理解是：网络流往往是纷繁复杂的，我们很难单一用泊松或者正态函数来精确地描述这过程,多分形延伸了网络流量中的自相似(自相似即单分形)行为,多分形性质解释网络流许多令人困惑且杂乱无章的现象。
描述局部时间内网络流量的不规则现象时更加灵活。
由于网络流具有上面的特性，我们进行网络流采集时要注意考虑网络流的特性，才能保证采集的正确性以及完整性。
2.3 网络流量采集介绍网络流量的采集是网络研究的重要部分，它是网络流量分析的必要前提；同时，网络流量的采集使得网络管理员能够监控网络负载，发现网络故障的位置，从而制定网络管理策略。
理想的数据采集方式应该具备以下一些特点:1．不影响数据流转发的速度在整个数据流的采集过程中,不能有明显影响数据流转发速度的状况发生。
如果在数据采集的过程中,数据流转发的速度明显下降,不能真实地反映网络流量状况,这违背数据采集的根本目的。
2．占用资源小对数据流进行采集的过程中,可能需要在路由器(交换机)中进行流量统计,并且储存所采集数据。
这会给路由器(交换机)带来额外的资源开销。
理想的流量采集方法应该尽可能少占用资源,在采集效果和资源占用之间寻求一个平衡点。
3．完整的数据流监控一个理想的数据采集方法应该具备完整的数据流监控能力。
在网络发生拥塞的时候,能不能采集到完整的流量信息,是考察数据采集方法的一个重要标准。
4．分布式的数据采集分布式的数据采集有利于实现校园网内部的数据流量监控和管理。
2.4 主流网络流量采集技术现在的网络流采集方式主要分为四种:基于网络流量全镜像的采集技术、基于SNMP的采集技术和基于Netnow/sFlow等通过采样减少分析数据的采集技术以及基于干路中桥接设备的采集技术2.4.1 基于网络流量全镜像的采集技术网络流量全镜像采集是目前主要采用的网络流量采集模式，大部分的IDS(Intrusion Detection Systems 入侵检测系统)就是如此。
其原理是通过交换机等网络设备的端口镜像或者通过分光器、网络探针等附加设备，实现网络流量的无损复制和镜像采集。