NetFlow的網絡異常流量的分離與分類.pdf

1、隨著互聯網的不斷普及，網絡已經跟人們的日常生活密不可分，作為網絡管理者，如何在迅速有效地檢測網絡異常情況的同時，準確地判斷和控制整個網絡的異常流量，供有關部門作決策分析，已成為一項重要的課題。 本文系統分析了現有主要異常檢測方法，針對這些檢測方法只能在宏觀上發(fā)現異常，但無法在實際應用中控制和摒除異常流量的不足，在現有協議分析手段的基礎上提出了基于NetFlow的網絡異常流量分離及分類方法。該方法從微觀和宏觀相結合的角度考察整個校

2、園網絡的流量，能在宏觀上發(fā)現異常后，從微觀的角度分離和分類異常流量，將網絡突發(fā)流量控制在有效的時間和空間范圍內。 首先，依托NetFlow流采集系統，通過對關鍵主機歷史行為數據建模預測的方法刻畫出網絡的正常模型，利用正常流量比和異常流量比的比值將主機劃分為正常主機、異常主機和可疑主機，將異常主機流量從總流量中分離出來，對于可疑主機仍需對其主要流量進行流分析進而判別。 其次，本文在總結了現有流分類基礎上，針對他們的缺點提出