基于NetFlow的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴(kuò)大,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)用戶的多樣化,使得網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)各種異常的可能性增大,DDoS攻擊、蠕蟲病毒等異常流量對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能影響越來越大,網(wǎng)絡(luò)安全問題日益突出.現(xiàn)在異常流量的生成手段繁多,造成的網(wǎng)絡(luò)故障多種多樣,但大部分還是基于大量消耗網(wǎng)絡(luò)資源導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)故障,如何實(shí)時(shí)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)流量,及時(shí)地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量的異常對(duì)于解決這些問題有非常重大的意義. 本文采用CiSCO公司的NetFlow技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量的采集.通過分析校園網(wǎng)的流量數(shù)據(jù),

2、設(shè)計(jì)了一個(gè)完整的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)采集、查詢服務(wù)系統(tǒng).該系統(tǒng)使用兩級(jí)服務(wù)器結(jié)構(gòu): 1)Linux流量服務(wù)器使用C語言采集網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)并提供流量數(shù)據(jù)的查詢服務(wù)功能.本文提出了海量NetFlow流數(shù)據(jù)的具體存儲(chǔ)方案,并進(jìn)一步討論了采用分布式存儲(chǔ)流量數(shù)據(jù)的利弊.本文對(duì)于數(shù)據(jù)的匯聚策略、存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)以及檢索策略也進(jìn)行了詳細(xì)的論述.流量服務(wù)器還可以根據(jù)特定用戶的網(wǎng)絡(luò)流量自動(dòng)生成該用戶的網(wǎng)絡(luò)費(fèi)用實(shí)現(xiàn)按流量計(jì)費(fèi)的功能. 2)以Tomcat作為W

3、eb服務(wù)器,Web服務(wù)器接收用戶通過瀏覽器提交的流量查詢請(qǐng)求,并提交給LiNUX流量服務(wù)器,并將查詢結(jié)果返回用戶,在提供友好交互界面的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了高效的流量數(shù)據(jù)查詢統(tǒng)計(jì)功能.在實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)流量的采集以及查詢功能的基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步提出了基于流量數(shù)據(jù)時(shí)間序列檢測網(wǎng)絡(luò)異常的一種新方法.該方法基于NetFlow流數(shù)據(jù)所生成的流連接密度時(shí)間序列滑動(dòng)窗口,通過分析網(wǎng)絡(luò)的流量數(shù)據(jù)形成的流連接密度時(shí)間序列,能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的異常波動(dòng),實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)異常流量實(shí)

4、時(shí)報(bào)警,從而有利于提高網(wǎng)絡(luò)的管理質(zhì)量. 當(dāng)異常流量發(fā)生后,為了平抑異常流量造成的時(shí)間序列異常,需要對(duì)異常部分的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正.為此,本文提出了一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬流量數(shù)據(jù)的自回歸模型的方法,可以根據(jù)異常發(fā)生之前的流量數(shù)據(jù)模擬生成異常部分的數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)修正的準(zhǔn)確性.另外,該模型也可用于網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測. 以上述方法構(gòu)成的原型系統(tǒng),已運(yùn)行在濟(jì)南大學(xué)校園網(wǎng)環(huán)境中,結(jié)果表明表明可以有效地發(fā)現(xiàn)各種網(wǎng)絡(luò)故障、網(wǎng)絡(luò)病毒或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致的網(wǎng)