本文關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)流量測(cè)量及分類技術(shù)的研究與設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái)隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)一步成熟,大量的新型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用和服務(wù)不斷涌現(xiàn),它們?cè)诮o人們帶來(lái)便捷的同時(shí)也給網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商的維護(hù)管理帶來(lái)了巨大的壓力。隨著數(shù)量眾多的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的接入,互聯(lián)網(wǎng)變得更加難以掌控。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)流量測(cè)量能夠獲取網(wǎng)絡(luò)行為特征,從而可以更好的管理網(wǎng)絡(luò)。因此,如何有效的進(jìn)行數(shù)據(jù)流量測(cè)量成為了一個(gè)重要的研究課題。本文全面總結(jié)了互聯(lián)網(wǎng)流量測(cè)量的相關(guān)理論,闡述了互聯(lián)網(wǎng)流量測(cè)量中的主要測(cè)量技術(shù),包括基于主動(dòng)測(cè)量的方法和基于被動(dòng)模型的網(wǎng)絡(luò)測(cè)量方法。接著介紹了高速網(wǎng)絡(luò)下的幾種流量測(cè)量模型,在此基礎(chǔ)上對(duì)Netflow工具,包括Netflow的原理、框架結(jié)構(gòu)、輸出方式和使用方法進(jìn)行了細(xì)致深入的研究。最后對(duì)流分類的方法進(jìn)行了概述,介紹了傳統(tǒng)的流量分類方法和機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)分類中的應(yīng)用,系統(tǒng)全面地分析了有監(jiān)督學(xué)習(xí)中的樸素Bayes方法、Bayes網(wǎng)絡(luò)和決策樹算法。在基于這些理論的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于Netflow的網(wǎng)絡(luò)流量測(cè)量及分類系統(tǒng),并結(jié)合了本校園網(wǎng)的特點(diǎn)應(yīng)用到校園網(wǎng)當(dāng)中,具體工作如下:(1)數(shù)據(jù)流量采集模塊的設(shè)計(jì)。在網(wǎng)絡(luò)流量測(cè)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(shè)計(jì)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(cè)的標(biāo)志,其功能主要是將路由器發(fā)出的NetFlow網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)輸出包進(jìn)行接收和處理,將包中的每一條網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量信息按照一定得規(guī)則解壓分析出來(lái),并根據(jù)不同內(nèi)容的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量信息采用不同的方式去應(yīng)對(duì)。(2)數(shù)據(jù)流量的分類方法。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)張,網(wǎng)絡(luò)流量的特征變得異常復(fù)雜且難以預(yù)測(cè),而對(duì)流量進(jìn)行有效分類變得尤為重要,加之Netflow已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用,所以本文設(shè)計(jì)了一種針對(duì)Netflow流信息進(jìn)行分類的方法。將Netflow所包含的五元組數(shù)據(jù)包信息進(jìn)行更深層次的推導(dǎo),比如平均字節(jié)速率,平均包速率等來(lái)豐富Netflow流量特征空間,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的流分類方法對(duì)Netflow數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。(3)數(shù)據(jù)流量的監(jiān)測(cè)�；ヂ�(lián)網(wǎng)流量測(cè)量系統(tǒng)是利用Netflow技術(shù),以MySQL作為數(shù)據(jù)庫(kù),利用Java語(yǔ)言、PHP和JpGraph(專門提供圖表的類庫(kù))來(lái)設(shè)計(jì)的。該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)校園網(wǎng)Netflow流的采集、測(cè)量、分類等功能,并將測(cè)量的結(jié)果以圖表的方式來(lái)顯示。用戶可以通過(guò)此系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行流量排名的查詢、根據(jù)IP地址查詢Netflow流等。通過(guò)對(duì)流量數(shù)據(jù)的分析,網(wǎng)絡(luò)管理人員能夠及時(shí)的發(fā)現(xiàn)其中的問(wèn)題并加以解決,為校園網(wǎng)的良好運(yùn)行提供參考。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 流量測(cè)量 Netflow 網(wǎng)絡(luò)流量分類
【學(xué)位授予單位】：曲阜師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.06
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 研究的背景與現(xiàn)實(shí)意義9-10
• 1.2 研究的現(xiàn)狀10-11
• 1.3 研究的目的和任務(wù)11
• 1.4 論文的整體結(jié)構(gòu)和章節(jié)安排11-13
• 第二章 互聯(lián)網(wǎng)流量測(cè)量的相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)13-25
• 2.1 互聯(lián)網(wǎng)流量測(cè)量的定義及體系結(jié)構(gòu)13-14
• 2.2 流量測(cè)量的技術(shù)14-17
• 2.2.1 主動(dòng)測(cè)量14-15
• 2.2.2 被動(dòng)測(cè)量15
• 2.2.3 抽樣測(cè)量15-17
• 2.3 流量測(cè)量的手段和內(nèi)容17-19
• 2.4 NetFlow技術(shù)19-24
• 2.4.1 Netflow簡(jiǎn)述19-23
• 2.4.2 Netflow應(yīng)用23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 互聯(lián)網(wǎng)流量分類技術(shù)的研究25-32
• 3.1 流量分類的基本概念25-26
• 3.2 傳統(tǒng)流量分類模型26-28
• 3.2.1 基于端口號(hào)映射的流量分類26-27
• 3.2.2 基于有效負(fù)載的分類27
• 3.2.3 基于主機(jī)行為的分類27-28
• 3.3 機(jī)器學(xué)習(xí)的流分類方法28-30
• 3.4 流量識(shí)別的發(fā)展趨勢(shì)30-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第四章 互聯(lián)網(wǎng)流量測(cè)量系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)32-46
• 4.1 流量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的總體架構(gòu)32
• 4.2 系統(tǒng)功能模塊的設(shè)計(jì)32-40
• 4.2.1 流量采集模塊32-36
• 4.2.2 流量識(shí)別模塊36-37
• 4.2.3 流量存儲(chǔ)模塊37-39
• 4.2.4 界面顯示模塊39-40
• 4.3 流量測(cè)量系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)40-44
• 4.3.1 校園網(wǎng)的發(fā)展及管理40-41
• 4.3.2 互聯(lián)網(wǎng)流量測(cè)量系統(tǒng)的運(yùn)行及開發(fā)環(huán)境41
• 4.3.3 互聯(lián)網(wǎng)流量測(cè)量系統(tǒng)的測(cè)試環(huán)境41
• 4.3.4 流量測(cè)量系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)41-44
• 4.4 本章小結(jié)44-46
• 第五章 總結(jié)與展望46-47
• 參考文獻(xiàn)47-49
• 致謝49

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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  本文關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)流量測(cè)量及分類技術(shù)的研究與設(shè)計(jì)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：445184