校园网流量监测技术与应用研究

论文摘要

网络流量监测是获得网络与业务行为特征的直接手段,大量应用于协议设计、网络规划、异常监测、流量工程与性能提升等方面。随着校园网规模的不断扩大,流量监测在校园网有效管理与提高网络性能中起到了十分重要的作用。伴随网络流量监测技术的飞速发展,许多网络公司开发出一些商用流量监测工具与平台。但大多数商业产品针对Internet开发且费用昂贵;网络发展日新月异,对网络流量监测技术提出一系列新的挑战;商业产品需要根据实际情况进行具体配置,不能直接运行于校园网。因此,校园网络管理者迫切需要一种经济实用的流量监测工具,从而保障学校正常教学与科研工作的展开。本文在对流量监测相关技术进行深入研究的基础上,借鉴当前一些成熟流量监测系统的设计思想,设计了一种实用的校园网流量监测系统。主要所做的工作如下:根据校园网主要特征确定数据包采集方案,在分析现有数据包捕获技术的基础上提出一种基于NDIS的数据包捕获方法,该方法可用于100M以上校园网。选取合理的数据存储方式,并将捕获的数据包进行有效的存储;对比分析几种数据报文分类算法,将HyperCuts分类算法与ABV算法融合,形成一种新的算法AHyperCuts数据报文分类算法,利用该数据报文分类算法对数据报文进行快速高效分流;针对我校校园网特点设计出一个具有层次性的网络流量监测系统。该系统采用.Net组件编程技术将监测与管理统一集成于Web平台。引入时兴的WBM技术,方便网络管理员用任意一种Web浏览器在网络节点上对校园网进行监管。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 网络流量监测相关领域及研究现状
• 1.2 网络流量监测的意义
• 1.3 校园网流量监测背景及目的
• 1.4 本论文主要研究内容
• 第二章 校园网数据流量采集与存储
• 2.1 数据流采集粒度选取
• 2.2 数据流采集方法及相关技术
• 2.2.1 数据流采集方法概述
• 2.2.2 数据采集实现技术及对比分析
• 2.3 校园网数据包的捕获
• 2.3.1 校园网特点与数据包采集方案的确定
• 2.3.2 Windows 系统网络数据包捕获方法
• 2.3.3 NDIS 技术简介
• 2.3.4 数据包捕获瓶颈
• 2.3.5 WinPcap 在校园网应用中的不足
• 2.3.6 一种基于NDIS 协议驱动技术的改进报文捕获方法
• 2.4 流量数据的存储
• 2.4.1 数据存储方式
• 2.4.2 数据库设计
• 2.5 本章小结
• 第三章 融合ABV 与HYPERCUTS 的数据报文分类算法研究
• 3.1 数据报文分类问题
• 3.2 数据报文分类算法基本概念
• 3.2.1 数据报文分类算法性能指标
• 3.2.2 报文分类算法设计原则
• 3.2.3 报文分类算法设计思路
• 3.3 数据报文分类算法对比分析
• 3.4 HYPERCUTS 报文分类算法
• 3.4.1 HyperCuts 算法总体思想
• 3.4.2 HyperCuts 算法中关键问题
• 3.4.3 HyperCuts 算法的不足之处
• 3.5 ABV 算法
• 3.5.1 ABV 算法简介
• 3.5.2 ABV 算法思路
• 3.6 AHYPERCUTS算法
• 3.6.1 算法思想
• 3.6.2 算法性能对比分析
• 3.7 本章小结
• 第四章 流量监测系统设计
• 4.1 系统开发环境研究
• 4.1.1.N et 体系架构
• 4.1.2.N et 安全机制
• 4.2 WBM 在流量监测系统中的应用
• 4.2.1 WBM 技术概述
• 4.2.2 WMI 在监测系统中的应用
• 4.3 流量监测系统设计目标与需求
• 4.4 监测系统结构
• 4.4.1 校园网流量监测系统架构
• 4.4.2 系统数据层次模型
• 4.5 主要功能模块设计与实现
• 4.5.1 采集模块
• 4.5.2 数据库模块
• 4.5.3 流量分析模块
• 4.5.4 结果输出模块
• 4.6 本章小结
• 结论及展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录（攻读学位期间科研情况）