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基于NetHogs的云环境下的流量监控的设计与实现

发布时间:2017-09-02 15:26

  本文关键词:基于NetHogs的云环境下的流量监控的设计与实现


  更多相关文章: 云计算 NetHogs 流量检测 集群化


【摘要】:随着Internet的迅速发展、网络应用日益普及以及云计算技术的快速成熟,在全世界,pc、手机、pad上的各种app极大方便了人们的生活和旅游。各种O2O,各种app极大丰富了我们物质生活上的各类需求,带给人们极大的飞速体验。Internet飞速发展的同时,在移动端和pc端的业务需求和数据流量也不断增长。从早期占用少量带宽的浏览网页、发送接收电子邮件、QQ聊天到现阶段的占用大量带宽的迅雷视频、优酷影视、各种网络游戏等等。可以看出随着移动多媒体的发展,这种pc和移动端的app也来越丰富。但是也伴随着出现了垃圾网络信息的占用带宽,例如广告、垃圾视频等。此外网络内容安全也越来越严重。如何有效的检测和识别网络流量数据包,是大规模网络流量识别技术需要研究的问题。目前,已经有一些大规模集群化流量数据监控的方案。但是它们更多的是检测pc等client端,没有对现如今集群化的大规模server端进行流量数据包的统计和分析。如何设计一个能检测集群化服务器,提供server端应用层检测能力,能满足网络限制或截断,集群化server上的流量识别等功能是本文研究的主要课题。本论文主要研究了云环境下的流量识别技术和流量控制技术。详细设计集群化服务器的检测架构,由内层云的计算统计server和外层云的应用server组成,这样的设计方案可以运用内层云的大规模计算的能力,又可以检测和统计外层云应用server的数据流量。详细研究了linux环境下开源抓包工具NetHogs。在NetHogs的基础上设计流量层次化识别方案,也就是加入大规模流量识别算法。这样极大提高了外层云上检测数据包的高效性和正确性。并且详细设计和实现了本流量监控系统的模块,主要由流量控制模块、流量管理模块、数据库模块、流量检测client模块、流量检测server模块。同时最后对实现后的流量检测系统进行深入的测试和分析。本论文研究的意义在于在借助于云计算和并行计算的思想,提出了适用于监测集群化服务器的流量监控的架构。并对基于此架构对本流量进行了详细的设计和实现。同时将实现的流量检测系统部署到实验室中。在实际应用中检测本流量检测系统的准确性和高效性。并且将最后的测试结果进行详细的功能和性能的分析。详细总结分析得出的数据结果,得出本流量检测系统的不足之处和可以改进的方面。
【关键词】:云计算 NetHogs 流量检测 集群化
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP393.06
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-11
  • 第一章 绪论11-16
  • 1.1 研究背景及意义11-12
  • 1.2 国内外发展现状12-14
  • 1.3 主要研究的内容14-15
  • 1.4 论文的结构安排15-16
  • 第二章 相关技术研究16-22
  • 2.1 云计算技术16-18
  • 2.2.1 云计算的概念16
  • 2.2.2 云计算系统的体系结构16-18
  • 2.2 网络流量检测技术18-21
  • 2.2.1 基于SNMP的流量检测技术18
  • 2.2.2 基于NetFlow的流量检测技术18-20
  • 2.2.3 基于本地捕获数据包的流量检测技术20-21
  • 2.3 本章小结21-22
  • 第三章 基于NetHogs的云环境下的流量监控系统的设计22-47
  • 3.1 流量监控系统的总体架构22-23
  • 3.2 流量监控系统的模块组成23-32
  • 3.2.1 流量检测client模块23-28
  • 3.2.1.1 抓包工具NetHogs24
  • 3.2.1.2 检测器的设计24-25
  • 3.2.1.3 特征数据库25-28
  • 3.2.2 流量检测server模块28
  • 3.2.3 流量控制模块28-30
  • 3.2.4 流量管理模块30
  • 3.2.5 数据库模块30-32
  • 3.3 流量检测设计32-46
  • 3.3.1 流量检测层次化设计32-36
  • 3.3.2 流量检测层次化识别算法36-46
  • 3.3.2.1 SH算法原理模型36-37
  • 3.3.2.2 Multistage Filters算法模型37-38
  • 3.3.2.3 LLR算法模型38-41
  • 3.3.2.4 SS算法模型41
  • 3.3.2.5 LLR算法和SS算法比较41-46
  • 3.3.2.5.1 理论分析42
  • 3.3.2.5.2 实验分析42-46
  • 3.4 本章小结46-47
  • 第四章 基于NetHogs的云环境下的流量监控系统的实现47-67
  • 4.1 云环境下流量监控系统的实现47-48
  • 4.1.1 NetHogs流量处理流程47-48
  • 4.1.2 云环境大规模流量识别功能的总体实现48
  • 4.2 流量监控系统client端的详细实现48-53
  • 4.2.1 流量检测client模块实现48-51
  • 4.2.1.1 数据包采集监听实现49-51
  • 4.2.2 流量控制模块的实现51-53
  • 4.3 流量监控系统server端的详细实现53-56
  • 4.3.1 流量检测server模块实现53-56
  • 4.3.2 流量管理模块的实现56
  • 4.4 流量监控系统数据库系统的实现56-63
  • 4.4.1 数据库特征模块的实现57-60
  • 4.4.2 流量云数据的实现和部署60-63
  • 4.4.2.1 内层云数据的部署实现60-61
  • 4.4.2.2 外层云数据的部署实现61-63
  • 4.5 SS算法的详细实现63
  • 4.6 流量监控系统的部署实现方案63-66
  • 4.6.1 直路部署方案64-65
  • 4.6.2 旁路部署方案65-66
  • 4.7 系统环境和开发工具66
  • 4.8 本章小结66-67
  • 第五章 流量监控系统的功能和性能测试67-77
  • 5.1 实验测试目的67
  • 5.2 实验测试环境67-69
  • 5.2.1 测试环境配置67-69
  • 5.3 功能测试和性能测试69-76
  • 5.3.1 功能测试69-72
  • 5.3.2 性能测试72-74
  • 5.3.3 性能测试分析74-76
  • 5.4 本章小结76-77
  • 第六章 总结与展望77-79
  • 6.1 本文的主要贡献77-78
  • 6.2 今后研究工作展望78-79
  • 致谢79-80
  • 参考文献80-83

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本文编号:779373

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