網絡流量分析關鍵技術研究.pdf

1、隨著Internet的飛速發(fā)展，網絡規(guī)模的不斷擴大，網絡用戶的成倍增加，網絡傳輸速度和容量的快速增長以及網絡應用和業(yè)務種類的快速發(fā)展，近年來互聯(lián)網取得了長足的發(fā)展。同時隨著用戶數(shù)不斷的增長，互聯(lián)網的收入規(guī)模也處在高速的增長狀態(tài)中?；ヂ?lián)網的發(fā)展，給運營商帶來了移動數(shù)據(jù)流量的巨大提升，與此同時網絡流量也成指數(shù)倍的增長。
　　通過對流量特征的處理分析，能夠獲得網絡的運行狀況，對IP網絡規(guī)劃、流量控制、網絡管理等提供有效的依據(jù)；通過統(tǒng)計網

2、絡流量可以為用戶使用網絡提供精確的計費。因此網絡流量數(shù)據(jù)的采集及其分析在網絡管理中具有至關重要的意義。為此本文對網絡流量采集和分類的相關技術開展了研究，論文的主要工作體現(xiàn)在以下四個方面：
　　(1)在分析流量采集技術及其原理的基礎上，提出了基于Libpcap的流量測量驅動程序包TMDK，并在此基礎上開發(fā)IDCFlow流量采集系統(tǒng)，將核心算法封裝到操作系統(tǒng)內核模式，通過內核模式編程、零拷貝技術和合理規(guī)劃線程來提高系統(tǒng)的處理能力，以實

3、現(xiàn)大規(guī)模網絡實時流量采集。
　　(2)為了跟蹤通信雙方的行為，保證上下文一致性，對抓取到的數(shù)據(jù)包需實施流量跟蹤。本文在研究并驗證流量的本地特性的基礎上，提出DHT(Dynamic Hash Table)流跟蹤算法，通過為沖突率高的節(jié)點建立二級鏈表方式減少Hash沖突，傳統(tǒng)流量跟蹤算法性能得到大大提高。
　　(3)研究了現(xiàn)有數(shù)據(jù)包分類算法及其評價標準，重點分析了HiCuts算法在構建決策樹過程中存在的不足，針對HiCuts算法