高速网络流量测量方法

高速网络流量测量是目前实施实时准确地监测、管理和控制网络的基础.基于网络流量测量的应用,将网络流量测量分为抽样方法和数据流方法.从不同的层次,将抽样方法分为分组抽样和流抽样,分别介绍了两类抽样方法;从测度角度介绍了数据流方法.详细介绍了高速网络流量测量的常用数据结构,以及抽样、数据流方法在高速网络流量测量中的应用,比较了各种方法的优劣.概述了高速网络流量测量技术的研究进展.最后,就现有的网络流量测量方法的不足,对网络流量测量的发展趋势和进一步的研究方向进行了讨论.     

基于多采集器网络流量测量系统的设计与实现

网络流量1测量系统提供了一种测量和理解网络流量特性的工具。该文首先介绍了网络流量测量系统框架和当前流行的抓包构件BPF的原理,深入分析了造成基于BPF构件的被动网络测量系统可能的丢包因素,并给出了相应的解决办法;设计和实现了一种基于多采集器的网络流量测量系统;测试表明,与基于单采集器的被动网络流量测量系统相比,该系统明显减少了采集器端的丢包率,提高了系统测量的准确性。     

基于信息熵的大规模网络流量异常检测

提出了基于信息熵的大规模网络流量异常检测方法。该方法吸收了子空间方法的思想，并结合了K-means分类方法。以校园网为实验环境，应用基于信息熵的方法实现了网络流量异常检测的全过程。通过实验结果与应用标准子空间方法对测量数据分析结果的对比，证明了基于信息熵的大规模网络流量异常检测有着更高的检测精度。     

一种新型的高速IP网络的流量测量体系

网络流量测量是网络管理的基础之一,流量测量体系结构的研究是网络流量测量及其应用的基础和重要环节。对传统的网络流量测量方法的特点进行了分析,对高速网络流量测量中的关键问题进行了研究,采用数据流归并技术,以提高实用性为目的,Linux平台和开源软件的基础上提出了一种新型的基于分布式探针的高速IP网络流量测量体系,并对其构成及特点进行了分析。该测量体系提供了实用的高速测量平台和数据分析接口,具有广阔的应用前景。     

网络测量及其关键技术

讨论网络流量测量的常用方法和常用测量指标以及网络流量测量中的关键技术。介绍了时延测量、“噪声”分组过滤、丢包率测量、时钟偏移影响的消除等几种网络测量中常用的关键技术。通过对这些关键技术的分析，探讨了各种测量模型以及存在的问题。由于网络快速发展，新应用不断提出，网络正变得越来越复杂。为了应付日益复杂的网络．必须提出新型的网络测量方案，为整个网络稳健、可靠、高效的运行提出重要依据。     

基于Linux的高速网络流量采集与分析模型研究

网络流量测量是网络行为研究、网络规划和网络管理的基础,网络流量采集与分析是网络流量测量的核心技术。文章提出并实现了利用Linux的netfilter框架,在Linux内核空间实现网络流量的实时采集与分析,通过Linux的netlink协议与用户空间进程交换分析结果的思想。通过理论分析和实验证明,该方法不仅可行而且高效。     

Windows环境下网络流量监测与分析

本论文通过阐述在Windows环境下的Intemet网络管理及现状,在简单网络协议（SNMP）的基础上,介绍了网络流量测量的监测方法和监听技术。并对网络流量测量与分析程序的实现作了简要的介绍。     

网络流量测量中相关参数的自回归预测分析

具体分析了两个参数的自回归预测模型。通过分析数据源NLANR给出的真实网络流量数据，比较SCV和分组数的预测效果，以及对网络流量估计的影响。通过大量模拟实验和数据分析得出了文献【1】预测模型中相关参数结果，对于在网络流量测量中真正应用该模型提供了重要依据。     

基于Web的网络流量监测系统的设计

网络流量测量是认识网络规律、了解网络行为的前提工作。该文从园区网络流量监测入手，通过对物理网络拓扑自动发现、网络拓扑自动布局以及对RMON2规范的研究，给出了能够分析网络流量成份的流量监测方案，设计并实现了一个基于Web的园区网络流量监测系统。通过对该系统的实施，可以有效地监控网络流量状况。     

网络流量自相似特性的研究与探讨

针对校园网络流量自相似特性问题,以测量、分析为启发并对验证机制进行了研究,以数据和分析模型为依据,用典型的工程方法对HTTP流量进行了测量、分析和预测。证实校园网络流量具有典型的自相似性。     

GAN-TM:一种基于生成对抗网络的流量矩阵推断机制

随着当前互联网技术的快速发展,网络规模和复杂度不断提高,由于流量矩阵对于网络管理、流量工程、异常检测等都具有重要意义,因此准确测量流量矩阵对于计算机网络而言极其重要.当前针对流量矩阵的测量机制主要可以分为直接测量法和估计推断法,其中估计方法又包括简单统计反演法、附加链路测量信息法以及测量反演结合法.现有测量机制在准确性...     

基于统计分析的高速网络分布式抽样测量模型

分布式被动测量是研究网络行为的一个重要手段，其面临的主要问题是难以实现高速网络流量测量，因此需要使用抽样技术．分布式抽样测量技术需要解决两个关键问题：分布式测量点测量报文的一致性和抽样样本的统计随机性．为此，抽样测量的核心是选择合适的抽样掩码匹配位串，以保证抽样样本的随机性，且实现分布式测量点的信息一致性．文章对CERNET主干网络流量IP报头各字段的随机性进行分析，结果表明标识字段16bits满足抽样掩码匹配位串要求，并对抽样样本的随机性和统计属性进行分析．实验验证抽样样本既能用于网络行为研究也能用于流量行为研究．     

基于掩码匹配的校园网出口流量抽样测量研究

针对校园网出口流量抽样测量问题，给出了测量点的选择及测量环境的设计方案,实施了特定掩码与IP报文标识字段进行匹配的抽样测量。提出了从抽样后的报文中估计一定时间刻度原始流量的大小、估计原始报文长度与协议分布的方法。通过对防火墙流量信息的观测和对校园网流量信息的分析表明，抽样测量结果与实际情况相符。     

通用网络流量监测报警系统的设计与实现

针对日趋复杂的网络系统环境，提出一种基于SNMP网络管理协议，使用JAVA语言和科学的网络测量方法，实现对网络流量的采集、计算网络带宽利用率等功能的网络流量监测系统，同时使用修正后的指数平滑法建立自适应流量预测模型，进行网络流量的预测，对网络流量突发情况及时报警，以达到科学、有效、精确地管理网络。     

Applications of sketches in network traffic measurement: A survey

Accurate and timely network traffic measurement is essential for network status monitoring, network fault analysis, network intrusion detection, and network security management. With the rapid development of the network, massive network traffic brings severe challenges to network traffic measurement. However, existing measurement methods suffer from many limitations for effectively recording and accurately analyzing big-volume traffic. Recently, sketches, a family of probabilistic data structures that employ hashing technology for summarizing traffic data, have been widely used to solve these problems. However, current literature still lacks a thorough review on sketch-based traffic measurement methods to offer a comprehensive insight on how to apply sketches for fulfilling various traffic measurement tasks. In this paper, we provide a detailed and comprehensive review on the applications of sketches in network traffic measurement. To this end, we classify the network traffic measurement tasks into four categories based on the target of traffic measurement, namely cardinality estimation, flow size estimation, change anomaly detection, and persistent spreader identification. First, we briefly introduce these four types of traffic measurement tasks and discuss the advantages of applying sketches. Then, we propose a series of requirements with regard to the applications of sketches in network traffic measurement. After that, we perform a fine-grained classification for each sketch-based measurement category according to the technologies applied on sketches. During the review, we evaluate the performance, advantages and disadvantages of current sketch-based traffic measurement methods based on the proposed requirements. Through the thorough review, we gain a number of valuable implications that can guide us to choose and design proper traffic measurement methods based on sketches. We also review a number of general sketches that are highly expected in modern network systems to simultaneously perform multiple traffic measurement tasks and discuss their performance based on the proposed requirements. Finally, through our serious review, we summarize a number of open issues and identify several promising research directions.     

一个基于实际测试的网络流量模型

网络流量模型是网络性能评价、网络协议设计和网络规划等的基础。本文设计了一种在于实际网络测试的时间相关流量模型的方法,采用该流量模型预测网络流量。文章提出了网络流量预测精度的数学定义。网络测试实验表明,此流量模型具有更高的精度,适用于实际运行的网络环境。     

大规模高速网络流量测量研究

随着互联网的发展,理解网络行为对于网络管理、规划和发展都有重要意义,网络流量测量是研究网络行为的基础。根据网络测量流量的不同,测量方法分为主动测量和被动测量,每种测量方法有其应用背景和优缺点。为了从不同角度研究网络行为需要定义不同的测度,IETF的IPPM工作组现已经定义了一整套用于流量行为测量的测度。根据测量的环境和应用背景的区别,国外不同的研究机构建立了不同的测量体系结构和测量工具。同时,由于网络带宽越来越大,全流量测量和分析研究越来越困难,为了解决这一问题,近几年,流量抽样测量研究现已成为高速网络流量测量的研究重点。     

基于自相似特性的流量测量采样方法

针对大型网络流量测量中测量数据量巨大、不能有效地描述流量特征的问题,本文将近年来网络研究的热点自相似性运用在流量测量中。根据流量变化对自相似参数H的影响,提出了一种基于网络的自相似特性的流量测量采样方法。该方法降低了流量测量的采样频率,能够及时、准确地发现网络异常,并能使测量数据更准确地刻画流量特征。