网络流量可视化的新方法

发布时间：2017-08-02 13:20

  本文关键词：网络流量可视化的新方法

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【摘要】：流量可视化对于网络研究和监管人员侦测网络异常,了解网络中流量的特征和趋势等有着重要的意义。现有的流量可视化技术不能满足日益广泛的流量可视化需求。针对流量数据的时间、维度、结构等特征,分别提出了螺旋可视化技术、维度分类方法和空间填充技术来满足不同特征下的可视化需求。通过对4over6项目中流量数据可视化,并与目前使用的技术进行对比分析,得知时间特征中螺旋线技术较直线映射技术更易发现数据周期特性;维度特征中,维度分类较之于平行坐标技术,更能适应特殊维度要求;结构特征中,空间填充技术较之于仅呈现结构特性的结点链路技术,能同时实现结点信息的呈现。
【作者单位】： 清华大学计算机科学与技术系;
【关键词】： 可视化 over 流量特征 派生数据
【基金】：国家自然科学基金Grant No.61161140454 国家高技术研究发展计划(863计划)Grant No.2011AA01A101 高等学校博士学科点专项科研基金Grant No.20120002110060~~
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 1引言状态的过程。该模型经过了多个可视化领域学者不随着互联网的广泛使用,分析和研究网络流量断改进,基本模型如图1所示[6]。越来越重要。然而,在网络数据日益膨胀的今天,通抽象可视源数据派生数据视图大脑目标过分析日志记录和网络数据等方式研究网络流量已化对象经日趋困

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本文编号：609503