基于SNMP的网络流量管理系统设计与分析

网络流量管理是网络管理的重要方面,通过对网络流量的检测、存储、统计和分析,网络管理者可以全面了解整个网络的运行状态,从而及时解决网络中存在的问题。论述了一种网络流量的检测、存储、统计和分析的方法并实现了基于SNMP的网络流量管理系统。使用本系统可以对网络中的网络设备和服务器等一切基于SNMP的网络硬件进行监控,全面了解网络的流量状况。     

校园网络流量监测系统的设计与分析

随着计算机网络应用的迅猛发展,大量种类繁多的设备使得网络结构变得越来越复杂。如何管理这些设备并有效检测网络流量,对于网络安全稳定运行非常重要。本文对目前主要的流量检测技术进行分析,研究如何采集网络设备中的实时流量数据、流量数据的高效存储和利用方法。最后,详细阐述了校园网络流量监测系统的设计和实现过程。     

网络切片中物理节点的分布式在线异常检测方法

网络切片中的异常检测问题是实现网络切片自动化管理的重要研究内容,针对网络切片中物理节点的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述的分布式在线物理节点异常检测方法.基于支持向量数据描述建立了一种分布式的物理节点异常检测模型;通过引入随机近似函数,解决了数据分布式存储场景下的核函数计算问题,从而实现观测数据的切片内处理;基于随机梯度下降法,提出了一种在线的物理节点异常检测算法,保证了模型动态更新并减轻了异常数据导致的模型性能下降.在不同条件下进行了仿真分析,仿真结果表明,该方法可在避免切片间观测数据传输的同时,有效利用网络切片中虚拟网络功能的无标签观测信息检测物理节点异常.     

一个网络流量监测与预测系统的设计与实现

提出一种网络流量采集及存储方案, 解决了大型网络流量监测的海量数据存储难题; 将流量预测引入网络管理系统, 实现了基于ARMA模型的网络流量预测. 给出了流量数据获取方法, 采用一种“整点平均”流量速率计算方法以提高准确度; 对几种不同流量数据采集存储方案进行了测试比较; 实现并分析了基于ARMA模型的网络流量预测; 给出了一种基于Trap扩展定义的流量超越阈值告警处理方法. 在南昌市大型电信数据网络上的应用表明, 该系统在网络流量监测与预测方面可以取得很好的效果, 且具备良好的性能.     

一种流程工业的分布式海量报警管理系统

提出了一种应用于流程工业的分布式海量报警管理系统,利用Hadoop平台的分布式可扩展特性实现了海量报警数据的可靠存储和高效处理.在数据存储层,通过合理的列式存储结构设计,实现了海量报警数据的分布式集群存储;在信息查询层,实现了类MapReduce过程的报警管理系统分布式并行查询模型;在功能应用层,根据业务需求实现了基本的报警管理功能模块.测试结果表明,面对海量报警数据的应用场景,基于Hadoop平台的分布式海量报警管理系统比传统报警管理系统具有更为出色的性能.     

基于LIBPCAP的网络流量实时采集与解析

如何有效防范分布式拒绝服务(DDoS)攻击是目前计算机网络安全领域的研究热点,而网络流量的实时采集与解析是检测是否存在攻击及设计网络入侵检测系统(NIDS)的关键。介绍了网络流量实时采集的基本原理与实现方法,重点阐述了基于LIBPCAP的包捕获机制;成功实现了基于GUI界面的网络流量实时采集与解析。     

基于SNMP的校园网络监控系统的设计与实现

针对传统的网络流量检测方法的不足，设计了一种基于SNMP协议的校园网络流量监测与分析系统。该系统通过SNMP协议收集不同网络设备数据，并用这些数据掌握了一系列图表直观的体现网络设备的流量和整个网络的负载状况。     

电网调度自动化系统中网络流量的小波分析应用研究

为了保障电网调度自动化系统中的业务正常运行,电网调度自动化系统中网络流量的异常检测至关重要。本文提出了一种基于滑动时窗的小波变换网络流量异常检测算法。该算法通过对网络流量数据进行Haar小波变换,获得细节信号,利用正态分布的法则判断是否存在异常。通过将算法实际应用于贵州电网调度自动化运行管控系统,针对系统中所监控的正向隔离装置网络流量数据进行实时分析,证实了算法的正确性和可行性。     

开源软件中的大数据管理技术

 随着谷歌文件系统和宽表结构为代表的技术打破依赖关系数据库管理海量数据的限制,以Apache Hadoop为代表的开源大数据管理系统软件新技术与系统不断涌现,并快速成熟应用。针对Apache开源社区中面向在线事务处理和在线分析处理场景的大数据管理软件,介绍了大数据管理中的数据存储、数据分区、副本机制、分布式协议等,并比较分析了分布式文件系统、键值库、时序数据库等典型分布式数据管理系统的优缺点。     

BP-神经网络算法在分布式VOD系统流量预测中的应用

在分布式VOD系统中,网络流量是一组非线性的、复杂的、难以预测的数据.而为了实现系统中数据流量的负载均衡,需要对网络流量进行准确预测.提出了基于BP-神经网络的预测算法,对网络流量进行分析、预测.研究结果表明,该方法具有一定的预测能力,基本接近于网络流量的真实数据.     

P2P网络中基于非确定有限自动机的XML数据流过滤

将自动机方法对XML数据的过滤延伸到P2P网络中,依据在本地XML系统YFilter中构造非确定有限自动机(NFA)的思想,采用Chord环建立起分布式的NFA对于peer节点中的XML数据的查询过滤系统,并基于递归法执行查询过滤,在不同的peer节点上得到满足查询条件的数据集合。通过实验验证了当查询的数量和网络大小发生变化时分布式NFA的方法的执行性能。结果表明:本文方法可在不同的过滤场景中处理百万数量级的XPath查询,具有良好的网络流量和过滤延迟。     

基于网络流量数据的多视图协同交互可视分析系统

网络安全可视化通过提供有效的信息可视化工具将抽象的网络和系统数据以图形图像的方式展示出来,帮助分析人员理解分析网络状况、识别网络异常、发现攻击行为。在研究网络安全可视化技术的基础上,从流量数据出发,从可视分析角度入手,设计并实现了针对网络流量数据的多视图协同交互的可视分析系统。该系统通过提供多视图、多层次、多角度的数据展示与交互分析来识别网络流量数据中的网络异常,使复杂的网络数据更加生动形象地展示在用户面前,便于用户理解分析网络流量情况,辅助用户做出正确决策。     

基于决策树的DDoS攻击检测方法研究

采用决策树中的ID3算法,提出一种基于数据挖掘技术的DDoS攻击检测方法.该方法从被监控网络采集的数据中提取网络流量特征设计检测系统,较好地解决了网络流量分析中数值属性特征的分类问题.实验结果表明该系统能有效检测网络中发生的DDoS攻击行为.     

基于SNMP协议的全局网络流量分析系统的设计与实现

针对传统的网络流量检测方法的不足,设计了一种基于SNMP协议的流量分析的网络流量监测系统. 该系统通过SNMP协议收集不同网络设备数据,并用这些数据掌握了一系列图表直观的体现网络设备间的流量和整个网络的负载状况.     

改进贝叶斯分类算法在DDoS攻击检测系统中的研究

本文在朴素贝叶斯分类算法的基础上,提出了一种利用未标记数据提高贝叶斯分类器性能的方法。该方法从被监控网络采集的数据中提取网络流量特征设计检测系统,较好的解决了网络流量分析中数值属性特征的分类问题。实验表明,该方法能够提高攻击检测系统准确率和效率。     

开放网络存储系统

为了减少运营和维护分布式存储系统的成本,分布式存储系统应该能够整合并利用开放网络闲散资源提供存储服务.因此,本文提出了基于开放网络资源的分布式存储系统.系统收集并整合网络存储资源来提供存储服务,采用垂直的设计思想来达到各模块之间的低耦合性,利用精确的数据定位算法来完成远程服务器数据的定位.测试结构证明:系统能够正常的与...     

自适应参数的网络异常流量检测方法

分布式拒绝服务(DDoS)攻击对互联网的稳定性和安全性构成了严重的威胁.对网络流量进行异常检测,发现异常后再对数据包进行分析,实施相应措施,有利于降低系统开销.该文给出了网络流量均值和阈值能够根据网络环境变化的自适应调整算法.分析了参数的设置对误报警、动态调整报警阈值等的影响.实验结果表明设计的系统是有效和正确的,可以在提高异常流量检测准确性的同时降低运行开销,可以直接应用于检测SYN洪水攻击等.     

基于eBPF与LSTM的DDoS攻击检测系统

针对网络异常流量检测中的DDoS攻击检测,以往的基于深度学习的解决方案都是在脱离系统实体的数据集上构建模型和优化参数,提出并实现一种使用Linux内核观测技术eBPF(extended Berkeley Packet Filter)与深度学习技术结合的基于网络流量特征分析的网络异常流量检测系统。系统采用eBPF直接从Linux内核网络栈最底层高效地采集网络流量特征数据,然后使用基于长短记忆网络LSTM(Long Short Term Memory)构建的深度学习系统检测网络异常流量。在具体实现中,系统首先通过Linux内核网络栈最底层XDP(eXpress Data Path)中的eBPF程序挂载点采集网络流量特征数据。之后,使用LSTM构建神经网络模型和预测分类。将系统应用于一个仿真实验网络环境得出的实验结果表明,系统的识别精确度达到97.9%,同时,在使用该系统的情况下,网络中的TCP与UDP通信的吞吐率仅平均下降8.53%。结果表明：系统对网络通信影响较低,同时也实现了较好的检测效果,具有可用性,为网络异常流量检测提供了一种新的解决方法。     

基于区块链的电力营销数据存储机制

随着电力的发展电力营销数据持续增长,传统的集中式数据存储模式已经不能满足电力业务数据存储的安全性和高效性需求.针对上述问题,提出了一种基于区块链的多级加密电力营销数据存储架构,该存储架构以区块链技术作为底层技术支撑,结合分布式存储提供稳定性高、安全可靠的电力数据存储方案.同时在区块链的基础上提出多级加密机制,该机制支持电力数据上链及电力数据传输等流程的逐级加密及验证,使得电力数据存储的安全性得到进一步的保证.通过创建分布式存储设施,对提出的存储机制与集中式存储机制进行对比实验,分析实验结果发现提出的存储机制在电力数据存储方面相比于传统的存储机制在系统延迟、响应时间和吞吐量上都更具有优势,表明了该存储机制合理可行,具有良好的应用前景.     

网络流量探针的关键技术探讨

网络流量监测是流量计费、网络管理、攻击检测与预警、网络设计等诸多应用的重要前提之一,网络流量探针为流量监测提供精确、完整的流量数据。此外,新一代网络管理系统呈现出面向服务的趋势,网络探针在系统中作为一个提供流量监测服务的端系统提供流量监测服务。