海量冗余数据干扰下的网络数据捕获和分析系统研究

发布时间：2018-01-08 13:36

本文关键词：海量冗余数据干扰下的网络数据捕获和分析系统研究　出处：《现代电子技术》2016年16期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：传统的网络信号捕获方法通过滑动相关法分析本地样本信号与接收网络信号的关联性,实现信号捕获,但当网络中存在海量冗余数据干扰时,占空较小,容易在无信号时间区间形成大量的噪声,导致网络信号误捕获的问题。因此,提出基于Winpcap网络和kd-treed模型的数据捕获方法,设计网络数据捕获和分析系统,捕获系统包括用于捕获和过滤数据的内核模块、用于数据变换和协议分析的用户分析模块并分析系统实现数据捕获的功能模块。通过Winpcap底层网络分析体系结构,实现网络数据包的捕获,采用kd-treed模型过滤海量数据干扰,提高数据捕获的精度。实验结果表明,所设计系统稳定性高,数据捕获精度高。
[Abstract]:The traditional network signal acquisition method analyzes the correlation between the local sample signal and the received network signal by sliding correlation method to realize the signal acquisition, but when there are massive redundant data interference in the network, the duty cycle is relatively small. It is easy to form a large amount of noise in the signal free time range, which leads to the problem of signal acquisition. Therefore, a data acquisition method based on Winpcap network and kd-treed model is proposed. A network data capture and analysis system is designed. The capture system includes a kernel module for capturing and filtering data. The user analysis module used for data transformation and protocol analysis and the function module of data capture are analyzed. The capture of network data packet is realized through the network analysis architecture of Winpcap. The kd-treed model is used to filter mass data interference to improve the accuracy of data acquisition. The experimental results show that the designed system has high stability and high data acquisition accuracy.
【作者单位】：包头轻工职业技术学院电子商务学院;内蒙古农业大学职业技术学院计算机技术与信息管理系;内蒙古科技大学包头师范学院信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目:面向物联网安全的Multi-ISM协同建模及关键技术研究(61163025)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言随着网络技术的快速发展,网络逐渐成为人们生产和生活中的重要工具。网络安全性受到人们的普遍关注[1-2]。安全性是指网络信息不被泄露和破坏。网络数据包捕获和分析技术是一种基本的网络安全维护手段。建立有关网络数据捕获和分析方法对网络安全具有重要作用[3-5]。目前

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