基于Netflow的网络服务监测系统

为了能通过Netflow得到网络性能测度,首先分析了从Netflow的长流信息中得到的网络性能测度的可信度,然后设计了基于Netflow的网络服务监测系统,该系统从历史数据中提取服务器的服务指纹作为服务质量的基准点,对用户关注的服务水平给出评判,包括数据分析方法、单个区域的变化规律和单个服务的服务指纹,并能根据网络状态的异常发现异常服务状况.该系统对网络中新出现的应用具有可扩展性,有较好的应用前景.     

基于 Netflow 的流量分类方法研究

针对Netflow提供的流量信息有限的问题,在Netflow的基本信息基础上构建更丰富的特征空间,通过机器学方法（决策树、朴素Bayes方法和Bayes网络）研究了Netflow用于流量分类的可行性。实验结果表明,决策树方法在Netflow数据上具有良好的分类效果;同时结合Netflow的广泛性,提出的方法具有良好的实用意义和推广价值。     

基于Netflow技术的网络流量测量的研究

介绍了主动和被动两种网络测量方法，详细分析了Netflow协议的功能、用途、交换特点和工作原理，并给出了Netflow的关键配置步骤及配置过程中需要注意的问题。作为Netflow在网络测量中的应用，重点介绍了基于Netflow的流量测量系统的架构，说明了Netflow版本5的内容，并对流量分析的三种层面进行了分析，最后给出了基于Netflow流量分析的设计。     

基于Netflow的网络监控系统的设计与实现

为了使网络管理员更加方便、快捷、直观地监控网络的运行情况,我们设计了基于Netflow的网络监控系统,并给出了该系统的设计思想、体系结构和具体的实现方法.该系统具有查看网络运行状况方便快捷、统计出用户的上网的规律、及时发现网络中的故障等特点.它的设计完成将缩短网络管理员查找和排除网络故障的时间.     

基于Hash聚合的网络流量管理研究

通过分析SNMP和Netflow的特点和不足,提出了基于Hash聚合的Netflow与SNMP相结合的网络流量管理方式,采用Hash聚合的方式将Netflow的原始流记录多条流合并为1条,实现原始数据的压缩存储和系统的高效管理,可充分发挥Netflow流量分析与SNMP设备管理的优点.在某证券网络流量管理的运用表明,该方案提高了证券网络管理的质量与效率.     

基于Apache Storm的大规模网络流量实时监控系统研究

近些年来,接入设备的激增、网络应用及协议的不断涌现和互联网流量的爆发式增长为数据分析与处理带来极大挑战,计算速度以及横向扩展能力已成为制约传统架构模式的网络流量监控系统向高并发网络环境迁移的主要瓶颈.本文面向大规模网络,提出并实现了一种以Storm Topology计算模型为基础的网络流量实时监控系统设计方案.通过对天津教育城域网实时Netflow数据的采集与处理,本文对该设计方案的计算性能进行了验证,此外,本文还从系统吞吐量和并发节点数对计算速度的影响这两方面对Storm集群进行了分析与探究.     

基于DPI和DFI技术的网络流量检测方案研究

P2P流量的迅速增长导致网络带宽的快速消耗,本文结合DPI和DFI构建的高效应用识别系统能有效识别和检测P2P流,对网络监控、优化网络资源配置和提高网络服务质量起着重要的作用。     

机器学习分类下网络流量的特征选取

面对近年来不断增长的网络带宽压力,常见的基于端口和负载内容的网络流量分类系统,已经越来越难以满足大流量环境下的检测需求,而基于流行为特征的方法由于其难以规避性,正得到越来越多的重视.文中运用了基于流行为特征的流量分类方法,将几种具有较高区分度的特征引入特征向量中,采用K-Means进行初步聚类.实验证明,该方法产生了很...     

基于网络流量的P2P动态检测方法

随着目前的P2P应用开始采用随机端口、隧道和加密等技术,传统检测方法的识别率逐渐降低.针对这一问题,提出了一种基于网络流量的P2P动态检测方法.该方法通过分析网络流量对不同检测方法的误报率和漏报率的影响,采用流量阈值机制动态地选择检测方法,并通过将负载均衡的思想运用于流量阈值的调整,实现了一种变步长的自适应算法,提高了...     

基于代理的P2P网络流量监控与调整算法

设计了一种基于代理的P2P的网络流量监控与调整模型算法。该模型所采用的结构是基于代理的,基本机制为将P2P网络用代理的体系结构进行组织,设置监控管理站点,从而实现对网络的流量调整与实时监测,重新组织网络的拓扑结构。采用Visual C++对系统进行模拟分析,结果表明所提供的代理监控结构模型能够实现对P2P网络流量的有效监控与调整,当整个网络承受过多的负载时,本文所设计的算法将表现出更突出的效能,可以大大的减小系统开销,降低互联网占用的带宽,以提高网络利用率。     

基于sFlow的网络流量测量系统

为了适应现代网络管理的要求 ,在sFlow的基础上提出并实现网络流量测量系统 .利用系统的采样机制 ,一方面保持了系统的准确度 ,另一方面减少了系统采集数据中匹配数据包的工作 ,降低了系统的整体负荷 .通过对原始数据的合理处理 ,为性能分析提供必要的数据     

基于IXA架构的流量测量系统设计

网络流量测量技术是网络监测和管理研究的重要前提和保证. 在分析网络处理器、网络流量采集等技术的基础上,介绍流量测量系统在Intel IXA架构上的一种设计和实现. 系统的数据采样机制和数据编码格式遵守sFlow系统标准. 最后对IXP2400上实现该系统时微引擎等资源的分配作了分析,通过并行架构优化了包处理性能.     

网络流量测量技术分析

网络流量测量技术是用于分析网络状况、掌握流量特性的有效方法．首先分析了在进行网络流量测量时需要主要考虑的端点、方向、时间粒度和协议层次四个因素，然后重点对已有的网络流量测量技术进行分类和总结．     

基于NetFlow的互联网安全应用研究

阐述了NetFlow技术及其在互联网异常流量监测方面的应用,提出如何在网络层对互联网异常流量采取防护措施及其技术组成,并给出了相应的安全策略.     

基于邻接矩阵的网络流量检测点选取算法研究

为对网络流量进行有效检测,考虑网络节点的流守恒,把网络流量检测点选取问题抽象为无向图的弱顶点覆盖问题.基于图论中邻接矩阵的概念,在满足对任意顶点度数大于2的假设条件下,提出一个求解弱顶点覆盖问题的近似算法.通过将求解弱顶点覆盖集中点与边的关系转化为点与点的关系,降低了矩阵计算复杂度.仿真实验表明,与现有算法相比,新算法能够选取出更小的弱顶点覆盖集,部署更少的网络流量检测点,减轻了由网络流量数据收集造成的额外负担.     

基于虚拟化技术的高校多媒体系统架构

目的改善传统高校多媒体管理系统中存在的信息、软件环境和正版软件不能共享、病毒传染严重、不便于教学经验积累等问题。方法详细分析目前多媒体管理系统中存在的问题及问题出现的原因,采用虚拟化技术和开源云平台设计了一种新型的高校多媒体管理系统架构,讨论新的多媒体管理系统所具有的优势。结果该架构不仅能解决传统高校多媒体管理中存在的问题,并能进一步为师生的工作提供便利。结论基于虚拟化技术和开源云平台的IaaS(Infrastructure as a Service)架构研究为云计算技术在高校的进一步应用研究提供了基础和参考。     

基于全景图的道路交通设施位置测量方法

以交通标志和红绿灯等道路交通设施的空间位置为获取对象,使用全景相机对道路图像进行采集.使用球心投影算法获取前方道路图像,在相邻两帧图像间构建虚拟双目视觉系统,并基于此系统计算道路交通设施的高度信息,同时通过拼接获得高精度的道路正射影像地图,在地图上标注道路交通设施的路面位置信息,由此可以获取道路交通设施的精确空间位置数据.实验结果显示:路面位置的标注结果精度可达厘米级,高度计算结果的平均误差较小,本方法测量所得数据可准确反映道路交通设施的空间位置.     

一种基于萤火虫群的实际流量预测方法

针对计算机网络快速发展产生的拥塞现象,在以往的研究基础上利用萤火虫群优化方法提出一种新的预测算法PGS(Prediction method based on Glowworm Swarm).该算法首先将到达流量视作萤火虫群,节点服务率视作吸引度,通过对萤火虫个体执行移动操作和随机飞行操作来获得最优位置和吸引度,以此达到提高预测精度的目的.同时,结合OPENT和MATLAB进行仿真实验,深入研究了影响PGS算法预测误差的关键因素.最后,对比分析了小波变换预测方法,本文算法的预测误差降低了1.08%,结果表明PGS具有较好的适应性.     

一种基于相似度的高效网络流量识别方案

支持向量机(support vector machine,SVM)是分类算法中集高效性、准确率和实时性于一体的分类方案。但由于在SVM分类决策的过程中,无关的分类器也参与了投票,使得方案的实时性和分类可靠性有一定程度的降低。提出了基于相似度的高效SVM网络流量识别方案(efficient SVM based on similarity,ESVMS)。ESVMS通过估算待分类实例可能所属的类别范围,排除SVM中那些无关分类器的投票决策。实验结果表明ESVMS较SVM分类准确度几乎没有降低,但分类实时性进一步提高。     

基于SDN流量测量的数据中心多路径传输研究

为了避免链路出现拥塞,针对数据中心流调度策略在进行数据流迁移尤其是大流的迁移容易产生数据流丢包并出现接收端数据包乱序,从而造成网络吞吐量降低的问题,基于SDN/OpenFlow架构,提出了一种采用熔断机制的动态路由算法F-TAM;同时,设计了新的测量方法来获取精确的链路状态时效信息,当算法被触发时能及时计算出合理的熔断时间,从而能充分利用网络中存在的多路径进行负载均衡,并解决了由于传输路径的不同时延所造成的接收端数据包乱序问题.实验结果表明:F-TAM能够利用网络中的冗余链路进行细粒度负载均衡并提升网络吞吐量,且不会出现接收端数据包乱序的问题.