互聯(lián)網(wǎng)流量測量及分類技術的研究與設計.pdf

1、近年來隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的進一步成熟，大量的新型網(wǎng)絡應用和服務不斷涌現(xiàn)，它們在給人們帶來便捷的同時也給網(wǎng)絡運營商的維護管理帶來了巨大的壓力。隨著數(shù)量眾多的異構網(wǎng)絡的接入，互聯(lián)網(wǎng)變得更加難以掌控。通過網(wǎng)絡流量測量能夠獲取網(wǎng)絡行為特征，從而可以更好的管理網(wǎng)絡。因此，如何有效的進行數(shù)據(jù)流量測量成為了一個重要的研究課題。
　　本文全面總結了互聯(lián)網(wǎng)流量測量的相關理論，闡述了互聯(lián)網(wǎng)流量測量中的主要測量技術，包括基于主動測量的方法和基于被動模型的網(wǎng)

2、絡測量方法。接著介紹了高速網(wǎng)絡下的幾種流量測量模型，在此基礎上對Netflow工具，包括Netflow的原理、框架結構、輸出方式和使用方法進行了細致深入的研究。最后對流分類的方法進行了概述，介紹了傳統(tǒng)的流量分類方法和機器學習在網(wǎng)絡分類中的應用，系統(tǒng)全面地分析了有監(jiān)督學習中的樸素Bayes方法、Bayes網(wǎng)絡和決策樹算法。在基于這些理論的基礎上，設計了一個基于Netflow的網(wǎng)絡流量測量及分類系統(tǒng)，并結合了本校園網(wǎng)的特點應用到校園網(wǎng)當中，

3、具體工作如下：
　　（1）數(shù)據(jù)流量采集模塊的設計。在網(wǎng)絡流量測量系統(tǒng)中采集模塊是最為重要的功能模塊，也是Netflow系統(tǒng)設計的核心組成部件。本文中Netflow數(shù)據(jù)采集模塊是以路由器的接口作為流量監(jiān)測的標志，其功能主要是將路由器發(fā)出的NetFlow網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)輸出包進行接收和處理，將包中的每一條網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量信息按照一定得規(guī)則解壓分析出來，并根據(jù)不同內(nèi)容的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量信息采用不同的方式去應對。
　?。?）數(shù)據(jù)流量的分類方法。

4、隨著網(wǎng)絡規(guī)模的不斷擴張，網(wǎng)絡流量的特征變得異常復雜且難以預測，而對流量進行有效分類變得尤為重要，加之Netflow已經(jīng)得到廣泛的應用，所以本文設計了一種針對Netflow流信息進行分類的方法。將Netflow所包含的五元組數(shù)據(jù)包信息進行更深層次的推導，比如平均字節(jié)速率，平均包速率等來豐富Netflow流量特征空間，通過機器學習的流分類方法對Netflow數(shù)據(jù)進行分類。
　?。?）數(shù)據(jù)流量的監(jiān)測?；ヂ?lián)網(wǎng)流量測量系統(tǒng)是利用Netflo