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。     

基于NetFPGA的网络流量采集器

针对大多数基于软件的流量采集器不能实时处理高速环境下网络流量的问题,设计并实现一种基于NetFPGA的流量采集器,以达到在线流量的采集和分类。本设计采用模块化的架构,利用循环冗余检验算法来标识一个流,同时生成存储器的地址,在采集流量之前运用灵活的过滤规则对网络流量进行过滤,以减少待分类的网络流,使得采集器可以根据不同的需要采集流量。将采集器应用于千兆交换机网络环境进行在线数据采集实验,结果显示,该网络流量采集器能以线速工作在吉比特网络中。     

一个通用的网络流量模型的设计与实现

网络流量是描述网络行为的重要指标之一,对网络规划设计、业务部署、协议与网络设备设计、实施流量工程等都至关重要。依照软件工程方法学,设计并实现了一个通用的流量统计器模型,分析了网络数据包截获机制,研究了相应协议,阐述了网络数据包统计模块实现方法。     

基于机器学习的网络流量分类算法

互联网应用的蓬勃发展产生了种类多样的网络流量。在网络技术不断进化的过程中,新型流量和流量加密技术的出现,使基于端口和基于有效载荷的传统网络流量分类算法的应用受到限制。为了实现对新型网络流量的自动分类,提出了一种基于机器学习的网络流量分类算法。通过选择特征属性和构建决策树模型,能够实现对流量级别的网络数据进行自动分类。使用网络流量分类领域的公开数据集进行训练和测试,并将测试结果与开源的机器学习平台Weka运行结果相比较,实验结果表明:所构建模型性能优良,在流量分类准确度与Weka平台相近甚至更优的前提下,大幅降低了建模时间,提高了网络数据分类的效率。     

基于卷积神经网络的网络流量识别技术研究

近年来,深度包检测技术和基于统计特征的网络流量识别技术迅速发展,但它们分别存在不能识别加密流量和依赖人对特征主观选择的缺陷.文章提出了基于卷积神经网络的流量识别方法,将网络数据按照一定的规则转换为灰度图像进行识别,并根据TCP数据包的有序性和UDP数据包的无序性,对原始的网络数据进行了扩展,以进一步提高识别率.实验数据表明,该方法对应用程序和应用层协议两个层次的网络流量具有较高的检测率.     

模糊理论在网络流量攻击检测中的应用

网络数据流量攻击不仅会使网络负担过重而失去响应,而且由于网络流量的不确定性,给基于网络流量的攻击检测带来困难.将模糊数学的相关理论引入流量的描述,并结合梯度判定的算法对流量进行评估,较好地避免了定量算法对网络流量评估不准确导致的判断偏差.通过对常见的流量攻击事件的实际测试,验证了本算法的合理性和有效性.     

动态的 SDN 网络流量模式增量学习算法

针对基于人工神经网络的流量统计特征学习算法在动态适应性和可扩展性等方面尚显不足.提出了一种基于增长型自组织映射(GSOM)的增量学习算法,对软件定义网络(SDN)数据平面交换机的流表统计信息进行持续学习,动态获取网络流量的GSOM神经网络模型.基于DARPA99数据集的实验结果表明:所提出的算法能够通过学习确认安全的SDN流量,获得稳定、可塑的流量模式,对异常流量也有较高的敏感度.     

网络流量过程的统计型流量包络

提出了用于网络流量过程建模的两类统计型流量包络的一般性转换方法.基于单个时刻意义成立的流量包络及其剩余分布,转换得到样本轨道意义上成立的流量包络,针对常见的整形数据流聚合流量过程加以改进.以较小的计算量得到简洁直观的转换结果.相关理论结果可有效用于求解得到解析分析特性较好的统计型流量包络,扩展相应的网络流量过程建模和服务性能理论分析在实际网络中的应用.     

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.     

IP流量统计方法及实现

介绍了IP网络流量的几种统计方法 ,并对这几种方案进行比较 ,最后介绍了一种基于流量监控工作站来实现流量统计的方法 ,其中着重讲述了流量数据采集的方法 ,并提出了一种基于Iibpcap和BPF的数据包捕获层次模型及其实现方法。     

Linux下网络流量统计的实现

介绍了在RedHat Linux下使用MRTG软件实现网络流量的统计，从而为监测网络是否正常运行提供了一定的参考依据，达到更好维护网络目的。     

太湖水网地区河网调蓄能力分析

平原地区一般河网密度高,河道比降小,水流流泄不畅,极易造成内涝灾害.但由于河流众多,水面面积大,河网的调蓄能力也相当可观.以太湖流域1991年特大洪涝灾害为例,采用河道非恒定流的计算方法,分析太湖河网的调蓄水量.经计算表明,太湖流域的河网调蓄水量约为太湖调蓄水量的50%,对缓解太湖洪涝灾害起着重大的作用     

回转支承内、外圈装配中的选配模型

在对回转支承的内、外圈进行装配时 ,为了获得最优装配组合 ,运用网络流规划将该问题转化为网络最大流问题 ,并建立了一种选配模型。通过合理定义模型网络的中间点、弧的容量和方向以及模型的一般约束条件 ,应用有效算法求出了模型网络的最大流 ,最终获得了内、外圈的最优装配组合。同时 ,基于该模型开发了用于选配回转支承内、外圈的软件模块 ,并在实际生产中得到了应用     

基于IP加密的网络审计系统模型

网络审计系统广泛应用于园区网络,实现园区网络内的身份认证、访问控制、日志记录以及流量计费等功能. 随着网络应用的广泛和深入,网络行为监控已经成为一种必要的管理手段. 为此提供了一种基于IP加密技术的网络审计系统模型,可用于完成上述管理功能,并提供一种分析统计网络性能的有效手段. 所谓的IP加密是将用于判断用户数据包合法性的必要信息封装在一个自定义的IP包头中. 这样,当网络流量日志采集服务器接收到这种数据包时,既可以判断出该数据包的所属用户,又可以判断该数据包是否为合法数据包;此外,将其他信息添加到自定义包头的相应字段后,还可以实现对特定区域网络流量的监控.     

基于信息网络技术与当代作战变革之关联的哲学思考

信息网络技术与当代作战变革的关联，正在于前者能够有力地支撑与实现信息对战场物质流动的高效调控，并使这一流动过程趋于有序。基于此点，进而解构了信息网络技术与当代作战变革的实质性关联，并就如何于现实中建构这一关联，提高信息化建军水平提出了意见建议。     

蜂窝移动通信无线网络优化的探讨

在讨论蜂窝移动通信无线网络优化的主要内容及应收集的统计数据的基础上 ,分析了统计数据查找蜂窝移动通信无线网络存在的问题及蜂窝移动通信中移动台掉话及接通率低的原因 ,提出了解决蜂窝移动通信系统移动台掉话的方案和提高蜂窝移动通信系统接通率的方法     

动态卫星网络性能评估

为评估动态卫星网络性能,对现有卫星星座系统的设计和评估方法进行了研究。提出了使用网络最大流问题对动态卫星网络流量进行评估的方法。利用STK进行仿真,求得动态卫星网络的系统覆盖率、卫星对地仰角特性、系统间各节点建链时刻表。使用分段函数将动态卫星网络转化为网络多个状态的组合以求解网络的最大流。结果表明:网络最大流问题可有效评估动态卫星网络传输性能,动态卫星网络传输性能比单层卫星网络的传输性能高30倍以上。     

一类网络容量扩充问题

给定一个连通网络,找两点之间的最短路,作为两点之间的流量路径。每条路径都有一定的需求,网络中每条边的容量至少为经过该边的所有路径的需求之和,若某条边的容量小于经过该边的所有路径的需求之和,则需要对其容量进行扩充。每种扩充方案的扩充费用是关于扩充容量的函数。本文给出解决该问题的一个多项式时间算法,使得各边容量达到需求,且总的扩充费用最小。     

关于交通网络上最优流不公平性的研究

考虑实际交通网络中每个局中人成本的问题.在网络中每条边的成本函数为线性函数的条件下,寻找使整个网络可以达到成本最小时的每个局中人的成本;同时考虑每个局中人选择路由策略使自己达到成本最小.研究在可分流（每个局中人的决策对其他局中人的影响可忽略）的自私路由环境中,交通网络每边的成本为线性函数时网络最优流的不公平性.得到在各边的成本函数属于线性函数类时,最优流的不公平性至多为1.     

一种基于普适计算的网络安全服务模型

提出并设计了一种基于普适计算的网络安全服务模型,将传统的网络管理技术与普适计算相结合, 能够实时监测网络流量数据并进行统计和分析, 网管人员可以随时了解网络流量的具体分布情况. 将通用安全服务应用程序接口(GSS API)与底层安全机制相结合, 从而实现相应的网络安全服务, 为应用程序提供了最大的可移植性. 解决了在远程数据传输中的安全问题, 可方便地采用更加强有力的安全机制和安 全服务.