异常流量分析与网络性能管理
网络流量分析
网络流量分析网络流量分析是指对网络通信中传输的数据进行收集、解码、检测和分析的过程，以获取有关网络性能、安全问题和用户行为等方面的信息。
通过对网络流量进行分析，可以帮助网络管理员了解网络的运行状况并及时发现异常情况，从而采取相应的措施进行处理。
一、网络流量分析的重要性网络流量分析在网络管理和网络安全中起着举足轻重的作用。
以下是网络流量分析的几个重要方面。
1.网络性能监控：网络流量分析可以帮助管理员监控网络的带宽利用率、延迟、丢包率等性能指标，及时发现网络瓶颈和性能问题，并采取相应的优化措施，确保网络的正常运行。
2.网络故障排除：当网络发生故障时，网络流量分析可以帮助管理员快速定位问题，找到故障的根源，并进行修复。
通过分析网络流量，可以确定故障发生的时间、地点和原因，缩短故障处理的时间。
3.网络安全监控：网络流量分析可以检测和分析网络中的异常流量和攻击行为，如DDoS攻击、入侵检测等。
通过分析网络流量的特征和模式，可以及时发现并采取措施防止网络安全事件的发生。
4.用户行为分析：网络流量分析可以对用户的网络行为进行监测和分析，了解用户的上网习惯、访问偏好等信息。
这些信息对于网络运营商和互联网企业来说具有重要价值，可以用于精准营销、产品优化等方面。
二、网络流量分析的方法与工具网络流量分析可以采用多种方法和工具来实现。
以下是几种常用的网络流量分析方法和工具。
1.抓包分析：通过在网络中设置抓包设备，可以捕获网络数据包，然后使用抓包分析工具对数据包进行解码和分析。
常用的抓包分析工具有Wireshark、Tcpdump等。
2.流量监测：通过监测网络设备（如路由器、交换机）上的端口流量，可以获取网络的流量统计信息。
常用的流量监测工具有Cacti、Zabbix等。
3.入侵检测系统（IDS）：IDS可以监测网络中的异常行为和攻击行为，通过分析网络流量中的特征来识别潜在的安全威胁。
常用的IDS 工具有Snort、Suricata等。
网络流量分析与管理技术研究
网络流量分析与管理技术研究随着互联网的快速发展和普及，网络流量的数据量日益增大，网络技术的进步也使得网络流量分析和管理成为了网络维护和安全管理的重要环节。
通过对网络流量的分析与管理，可以了解网络的使用情况、检测网络攻击和异常行为、优化网络性能等。
一、网络流量分析技术网络流量分析是指对网络传输的数据包进行分析和解读，以获取有关网络使用情况和行为的信息。
常见的网络流量分析技术包括深度包检测（DPI）、数据包捕获、数据包分析等。
1. 深度包检测（DPI）深度包检测技术通过对数据包内容进行深入解析，可以识别出特定的应用程序、协议和流量类型。
它能够提供更加细粒度的流量分析，并帮助管理员了解网络中应用程序的使用情况和流量分布。
例如，DPI可以识别出特定协议的使用，如HTTP、FTP和SMTP等。
2. 数据包捕获数据包捕获技术是指通过网络设备或软件工具，将网络中的数据包进行捕获，并进行存储和分析。
数据包捕获可以帮助管理员监控网络流量、检测网络中的异常行为，如恶意软件传播、网络攻击等。
常用的数据包捕获工具有Wireshark和tcpdump等。
3. 数据包分析数据包分析是指对捕获到的数据包进行解析和分析，以获取有关网络流量的信息。
通过数据包分析，可以了解网络流量的数量、来源、目的地、协议、延迟和丢包率等指标。
数据包分析可以帮助管理员优化网络性能、排除网络故障、检测网络攻击等。
二、网络流量管理技术网络流量管理是指通过各种手段对网络流量进行控制和管理，以保证网络的性能和安全。
常见的网络流量管理技术包括流量控制、流量策略、带宽管理等。
1. 流量控制流量控制是指对网络中的流量进行限制和控制，以避免网络拥塞和服务质量下降。
流量控制可以通过设置带宽限制、分流优先级、调整数据传输速率等方式实现。
例如，对于网络中的视频流量，可以对其带宽进行限制，以保证其他应用程序的正常运行。
2. 流量策略流量策略是指根据实际需求制定一系列规则和策略，对网络流量进行管理和调度。
学校校园网络安全管理中的网络流量监测与分析
学校校园网络安全管理中的网络流量监测与分析在现代化的学校教育中，网络已经成为了不可或缺的工具。
学校网络的广泛使用为师生提供了便利，同时也给学校的信息安全带来了新的挑战。
为了保障校园网络的安全稳定运行，学校应该加强网络流量监测与分析。
本文将介绍学校校园网络安全管理中的网络流量监测与分析的重要性以及具体实施方法。
一、网络流量监测与分析的重要性网络流量监测与分析是学校校园网络安全管理的重要一环。
通过监测网络流量，学校可以及时获取网络使用情况，从而保障网络资源的公平合理利用。
网络流量监测还可以帮助学校发现网络攻击和异常行为，防范黑客攻击、病毒传播等安全风险。
此外，网络流量分析也是评估网络性能的重要手段，可以帮助学校了解网络带宽利用率、瓶颈问题等，并进行相应的优化调整。
二、网络流量监测与分析的实施方法1. 安装网络流量监测系统为了监测和分析学校的网络流量，学校需安装网络流量监测系统。
该系统可以实时捕获和记录网络流量数据，并进行分析和报告生成。
学校可以选择专业的流量监测软件，如Wireshark、SolarWinds等，也可委托相关企业提供网络流量监测服务。
2. 设定监测指标和阈值在网络流量监测系统中，学校需要设定监测指标和阈值。
监测指标可以包括网络带宽利用率、上行和下行流量、连接数等。
阈值则是用于衡量网络异常情况的临界值，一旦超过阈值就会触发报警机制。
学校可以根据实际需求和带宽容量来设定监测指标和阈值，以保障网络的正常运行。
3. 进行实时监测与分析网络流量监测系统能够实时获取各类网络流量数据，学校可以通过该系统进行实时监测与分析。
通过查看流量图表、统计报告等，学校能够了解网络的使用情况、流量分布、利用率等信息，及时发现异常情况。
同时，学校还可以根据流量数据分析结果，判断网络性能瓶颈，调整网络设备配置，提升网络带宽利用率。
4. 进行历史数据分析除了实时监测与分析，学校还应当对历史数据进行分析，以了解网络使用趋势和长期变化情况。
网络流量分析及故障诊断服务解决方案
网络流量分析及故障诊断服务解决方案1.网络流量分析目前，网络管理人员缺乏对网络异常情况及故障进行分析处理的直观、有效的工具支持，造成故障的原因需要技术人员凭经验去逐渐排查。
现在由于网络规模大，网络结构也越来越复杂，解决起来就很困难。
当网络出现故障，网络管理人员只能凭借经验去解决，没有相应的工具去分析，这样就给网络维护人员带来了很大的难度。
网络流量分析通过硬件探针线速的捕获网络中的原始数据包，然后对这些数据包进行7层解码分析。
从而能够查看网络流量的速率、带宽的利用率等，然后进一步识别这些网络流量是由哪些应用所产生，比如是SMTP的流量，还是FTP的流量，或者是病毒的流量，还可以识别产生这些流量的主机是谁，包括定位病毒流量的主机。
并且能够对服务器的性能进行监测，包括监测服务的响应延时、从传次数、响应时间分布等情况。
当网络发生故障，或者网速变慢的时候，可以区分出是网络的原因，还是应用服务器本身的原因。
通过网络流量分析，并辅以阀值告警机制，就可以很直观的得知是什么协议或什么应用的流量导致上述问题的发生，从而在最短的时间内找到原因所在，为顺利排除故障打下基础。
2.网络流量分析目的1、能对所监控关键链路的网络流量进行实时监控。
2、能够部署在远程网络节点上，网络管理人员能够在网络管理中心实时的监控各个关键网络节点的流量状况并进行分析。
3、能够长期的自动监控，可以在无人情况下自动对网络流量进行监控分析，在重要链路具备网络原始流量实时存储功能，以便进行事后故障分析或安全审计分析。
4、能够通过定义网络基本流量信息的阀值，在网络流量异常时产生告警，通知网络管理员，从而网络管理人员可以迅速发现网络异常并分析，避免网络宕机的发生。
5、能够根据多种方式有效地识别网络中应用，可分析网络中各应用对带宽的占用情况及其随时间分布规律。
能够测量应用的响应时间，并提供多种分析内容。
在响应时间超长时及时给出报警；能协助排除复杂的应用性能问题；6、能在网络出现故障的时候协助快速的进行故障诊断，能提供辅助手段协助网络人员界定应用服务质量影响的因素（网络因素、系统因素），使网络故障能被迅速隔离并排除。
网络IP的流量分析和流量优化
网络IP的流量分析和流量优化随着互联网的快速发展，网络流量的管理和优化变得愈发重要。
了解和分析网络IP的流量情况，并针对性地进行优化，可以提高网络效率和用户体验。
本文将重点探讨网络IP的流量分析和流量优化的方法和技巧。
一、网络IP的流量分析在进行流量优化之前，首先需要对网络IP的流量进行分析，以了解网络的使用情况和问题所在。
以下是一些常用的网络IP流量分析方法：1.1 流量监控工具流量监控工具可以帮助管理员实时监控网络中各个IP地址的流量情况，并提供详细的统计报告和图表。
常见的流量监控工具有Wireshark、NetFlow Analyzer等。
1.2 流量统计通过对网络设备进行配置，可以获取关键的流量统计信息，如流量的协议分布、源IP和目的IP的流量排名等。
这些统计数据可以帮助管理员了解网络流量的分布情况和异常情况。
1.3 数据包分析通过对网络数据包进行深入的分析，可以获取更加详细的流量信息，如各个IP地址的通信模式、具体的通信内容等。
这种分析方法需要使用专业的网络数据包分析工具，如Tcpdump、Windump等。
二、网络IP流量优化在进行流量优化时，需要结合流量分析结果，有针对性地采取相应的优化措施。
以下是一些常用的网络IP流量优化方法：2.1 流量控制通过对网络设备进行流量控制的设置，可以限制某些IP地址的流量，防止其对网络带宽的滥用。
流量控制常用的方法有限速控制、带宽分配等。
2.2 流量调度对于网络中流量分布不均的情况，可以通过流量调度来优化网络的负载均衡，确保每个IP地址获得公平的网络带宽。
常见的流量调度技术有负载均衡、链路聚合等。
2.3 优化网络拓扑通过调整网络拓扑结构，可以减少网络中的瓶颈和延迟，提高网络的整体性能。
优化网络拓扑包括增加链路带宽、减小链路长度、增加网络节点等。
2.4 服务质量管理通过设置不同IP地址的服务质量（QoS）等级，可以优化网络中的优先服务和流量分配。
例如，对于重要的业务流量，可以设置较高的服务质量等级，确保其优先传输。
企业网络中的异常流量检测与排查方法研究
企业网络中的异常流量检测与排查方法研究摘要：随着互联网的普及和企业数字化转型的加速，企业网络面临着越来越多的网络安全威胁。
异常流量是企业网络中的一种常见问题，对网络性能和数据安全产生负面影响。
本文将研究企业网络中的异常流量检测与排查方法，论述其重要性，并探讨相关的技术和策略。
1. 异常流量的定义与影响异常流量指的是与正常网络流量模式不符的网络数据流。
这些异常流量可能是由网络威胁、恶意软件或网络攻击引起的。
异常流量会导致网络的拥塞、服务质量下降、带宽浪费和数据泄露等问题，对企业的运营和安全造成严重影响。
2. 异常流量检测方法为了及时发现和应对企业网络中的异常流量，需要采用有效的检测方法。
常见的异常流量检测方法包括：2.1 统计和分析方法：通过收集和分析网络流量的统计数据，包括包的数量、端口的使用情况、通信的协议等，发现与正常模式不符的异常流量。
2.2 基于机器学习的方法：利用机器学习算法对网络数据进行训练和分类，通过比对新的网络流量数据与已有模型，识别出异常流量。
2.3 基于行为模式的方法：通过对网络流量的行为模式建模，如流量级别、时间序列等，比对实际流量与模型之间的差异，发现异常流量。
3. 异常流量排查方法当发现异常流量时，企业网络管理员需要快速排查异常流量的原因和解决方法。
以下是几种常用的异常流量排查方法：3.1 网络设备日志分析：通过分析网络设备的日志，如防火墙、路由器和交换机的日志，寻找与异常流量相关的信息，从而定位问题的根源。
3.2 网络流量抓包分析：使用网络抓包工具，捕获网络数据包并进行深度分析，找出异常流量的关键特征，以便进一步排查。
3.3 安全事件响应平台：利用安全事件响应平台，对异常流量进行监控和分析，实时发现并应对网络安全事件。
4. 异常流量检测与排查策略为了有效应对企业网络中的异常流量问题，需要制定合理的策略：4.1 安全意识培训：通过开展网络安全培训，提高员工的安全意识，减少人为因素导致的异常流量。
网络数据的流量分析与异常检测
网络数据的流量分析与异常检测随着互联网的快速发展，大量的数据被不断产生和传输。
这些数据可能来自于各种网络设备、应用程序和用户行为，对于网络安全和性能优化至关重要。
因此，进行网络数据的流量分析与异常检测成为了一项重要的任务。
本文将讨论网络数据的流量分析和异常检测的相关技术和方法，以及其在实际应用中的应用情况。
一、网络数据流量分析的定义和目的网络数据流量分析是指对网络数据进行收集、整理、处理和分析，以获取对网络行为和性能的洞察。
其主要目的是了解网络的基本结构、优化网络性能、发现潜在的问题和威胁，并提供决策支持。
流量分析可以帮助网络管理员识别网络拥塞、故障、恶意攻击和异常行为，帮助网络性能优化和维护。
二、网络数据流量分析的方法和工具1. 数据采集：网络数据的采集一般使用网络数据包捕获工具，例如Wireshark等，可以捕获网络中的数据包，并对其进行存储和分析。
2. 数据预处理：由于网络数据通常非常庞大和复杂，需要进行预处理以提取、筛选和过滤感兴趣的信息。
常见的预处理方法包括数据清洗、去重和压缩等。
3. 数据可视化：通过可视化的方式将网络数据展示出来，可以更直观地理解和分析网络流量。
常用的数据可视化工具有Gephi、Cytoscape等。
4. 流量分析算法：流量分析算法可以帮助提取有效的特征和模式，从而揭示网络中的潜在问题和异常情况。
常见的流量分析算法包括聚类分析、频繁模式挖掘、流量分类和行为模式识别等。
三、网络数据异常检测的定义和目的网络数据异常检测是指识别网络流量中的异常行为和潜在的威胁。
其主要目的是检测和警告网络中的异常事件，例如恶意攻击、病毒传播、拒绝服务攻击等，以保护网络的安全和稳定运行。
四、网络数据异常检测的方法和工具1. 统计分析：通过对网络数据的统计特征进行分析，可以发现异常行为和模式。
常见的统计分析方法包括频率统计、概率分布分析和偏差检测等。
2. 机器学习：利用机器学习算法对网络数据进行分类和模式识别，可以识别出异常行为和潜在的威胁。
安全流量分析技术检测网络异常
安全流量分析技术检测网络异常网络异常是指网络通信中出现的不正常的行为或状况。
网络异常可能是由各种原因引起的，包括网络攻击、硬件故障、网络拥塞、配置错误等。
对于网络管理员来说，及时检测和解决网络异常是保证网络安全和正常运行的关键。
在网络异常检测中，安全流量分析技术起到了重要的作用。
安全流量分析技术是指通过检测和分析网络中的通信流量，识别出其中的异常行为，并采取相应的防御措施。
安全流量分析技术的基本原理是对网络流量进行深度分析和挖掘，通过确定正常的通信模式和行为特征，从而检测出异常的流量。
安全流量分析技术可以应用于各种网络环境，包括企业内部网络、数据中心、云计算等。
安全流量分析技术的主要功能包括流量监控、异常检测、威胁情报分析和事件响应等。
流量监控是指对网络流量进行实时的监控和记录，包括对所有传入和传出的流量进行监测，以及对流量进行分类和统计。
异常检测是指通过对流量数据进行分析和建模，从而检测出其中的异常行为，如DDoS攻击、恶意软件传播、内部威胁等。
威胁情报分析是指将已知的威胁情报和漏洞信息与网络流量进行关联和分析，以便发现潜在的威胁和漏洞。
事件响应是指在检测到网络异常后，及时采取相应的应对措施，包括封堵异常流量、恢复受影响的系统和应用、升级和修复漏洞等。
安全流量分析技术主要包括以下几个方面的内容。
首先，需要收集和获取网络流量数据。
网络流量数据可以通过网络设备、应用程序和安全设备等进行采集和记录。
其次，需要对流量数据进行处理和分析。
流量数据的处理包括数据的清洗、去重和聚合等，以提高数据的有效性和可用性。
流量数据的分析包括特征提取、建模和分类等，以发现其中的异常行为。
然后，需要根据分析结果进行威胁评估和响应。
威胁评估是指根据异常行为的严重程度和影响范围，对威胁进行评估和分类，以确定相应的应对措施。
响应措施包括阻断异常流量、更新和修复系统和应用、改善网络配置和策略等。
最后，需要进行性能优化和持续监控。
网络安全管理中的异常流量检测与防御(十)
网络安全管理中的异常流量检测与防御随着互联网技术的发展和普及，网络安全问题愈发突出。
在大数据时代，网络攻击手段不断升级，给网络安全带来了更多挑战。
异常流量检测与防御成为了网络安全管理中的重要一环。
本文将探讨异常流量检测与防御的意义、方法以及当前所面临的挑战。
一、异常流量检测的意义异常流量指的是网络中超出正常范围的数据交互。
它可能是网络攻击者故意发起的攻击行为，也可能是由于系统故障、网络拥堵等原因产生的。
异常流量的出现，不仅会对网络的正常运行造成影响，还会导致隐私泄露、经济损失等严重后果。
通过异常流量检测，网络管理员可以及时发现异常流量并做出相应的应对措施，减少安全风险。
因此，异常流量检测在网络安全管理中具有重要的意义。
二、异常流量检测的方法1. 基于行为分析的异常流量检测基于行为分析的异常流量检测主要是通过对网络数据流量的监控与分析，识别出异常行为。
这种方法主要关注网络数据和用户行为的统计特性。
例如，通过统计特定端口的流量是否超过一定阈值，或者分析用户登录行为是否存在异常。
2. 基于机器学习的异常流量检测基于机器学习的异常流量检测通过构建模型，学习正常网络流量的特征，从而可以判断出异常流量。
这种方法能够自动学习并适应网络流量的变化，具有较高的灵活性和准确性。
三、异常流量防御的策略1. 段级别的流量监测与过滤通过在网络中的各个段附加流量监测与过滤设备，可以实时监测流量，并进行针对性的过滤与阻断。
这种策略可以大大提高异常流量检测的效率与准确性。
2. 网络入侵检测与防御系统（IDS/IPS）IDS/IPS系统是一种主动的网络安全防御设备，可以主动检测并阻断攻击行为。
它通过对网络流量、协议等进行深度分析，能够及时发现并应对异常流量。
四、异常流量检测与防御面临的挑战1. 加密流量的处理随着加密通信的普及，攻击者也开始使用加密方式进行攻击。
传统的流量检测方法无法对加密流量进行透明监测，给异常流量检测带来了较大挑战。
网络环境下的异常流量检测与分析
网络环境下的异常流量检测与分析随着互联网的快速发展和普及，网络攻击的数量和复杂性也在不断增加。
为了保护网络安全和预防网络攻击，异常流量检测与分析成为了当今互联网安全领域的重要课题。
本文将介绍网络环境下的异常流量检测与分析的概念、方法和应用，并探讨一些常见的异常流量检测技术。
首先，什么是网络环境下的异常流量？网络流量是指在网络中传输的数据包的数量，正常流量是指在网络中传输的数据包符合一定的模式和规律。
而异常流量则是指与正常流量模式和规律不符的数据包。
异常流量的产生可能是由于网络攻击、网络故障、网络拥堵等原因导致。
异常流量的检测与分析可以帮助我们及时发现和应对网络攻击，提高网络安全性和稳定性。
异常流量检测与分析主要包括以下几个步骤：流量采集、流量预处理、异常流量检测和异常流量分析。
首先，流量采集是指通过监控网络中的数据包传输情况来收集网络流量数据。
流量预处理是指对采集到的流量数据进行清洗和处理，排除噪声和异常数据，以便于后续的分析工作。
异常流量检测是指通过比较采集到的流量数据和正常流量模式进行差异性分析，以便于判断是否存在异常流量。
异常流量分析是指对检测到的异常流量进行深入分析，确定异常流量的类型、原因和影响，并探索相应的防御和应对措施。
针对网络环境下的异常流量检测与分析，目前有许多有效的技术和方法可供选择。
其中，基于统计的方法是最常用和最经典的异常流量检测技术之一。
该方法通过对流量数据的统计分析，建立正常流量模型，并通过与实际流量数据进行比较来判断是否存在异常。
另外，基于机器学习的方法也得到了广泛应用。
这种方法通过对大量的流量数据进行训练和学习，建立流量模型，并通过与实际流量数据进行比较进行异常检测。
基于机器学习的方法具有较好的自适应性和准确性，可以有效应对复杂和多变的网络环境。
在实际应用中，异常流量检测与分析具有广泛的应用场景和重要的价值。
首先，异常流量检测与分析可以帮助网络管理员及时发现和应对网络攻击。
异常流量的分析与研究
下 降 ；（） ２ 大量 的数 据 包 导 致 网络 设 备处 理 性 能 下 降 ，从
为三 类 ：网络 故障 引起 的异 常 、瞬 间大 量访 问异 常和 网络
攻击 异常 。 （） １ 网络 故 障 异 常是 指 由于 网络 设 备 的故 障 或 是链 接 到 网络上 的承 载一 些关 键业 务的服 务器 故障 ，从 而 引起 的 网络 流量 异常 。 （） 间大 量 访 问异 常 是 指 由ｆ 任 短时 间 内对 网络 中 ２瞬 某个 服务 器发起 大 量请 求导 致服务 器过 载 ，业务不 能处 理 ，
工具对 流量 的主 要分 析功 能包 括统 计分析 、智能分 析 、捕
获 和解 码分析 。
３ ２异 常流量 的危害 ．
异 常 流 量对 网络 运 行 的危 害 主 要分 为 三 种 。（） 量 １大
的流 量导 致 网络拥 塞 ，从 而 出现丢 包 ，导致 网络服 务 质量
２ ３Ｓ ｉｅ Ｐ ． ｎ ｆ ｒ ｆ ｒ ｏ简介
关键 词 ：网络 测 量 ；异 常 流 量 ；Ｓｉ ｅ Ｐｏ ｎｆｒ ｒ ｆ
Ａｎ ｙ ｉ ａ ｄ ａｌ ｓ ｓ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｓ ａ ｃ ｏｆ Ａｎ ｍａ ｏ ｓ ｏ ｌ ｕ Ｔｒ ｆ ｉ ａ ｆｃ
ＪＡ ｕ， Ｏ ｈ ｎ －ｈ Ｉ Ｈ ｊＧＡ Ｚ ｏ ｇ ｅ
（ｕ ｏ ａ ｎ ｅｉ ， ／ａ ． ａｄ ｄ ２ ８２ ．ｈａ ＠ｒ Ｎｒ ｌ ｉ ｒｔ Ｒ ｈｏ Ｓ ｎｏ ８ ８ Ｃｉ） ｎ ｍ Ｕ ｖｓ ｙ ２ ｈ ｎ ７ ｎ
局 域 网中所 有的流 量并 传送 给上 层程序 进行 处理 。
２ ２流量分析 ．
基于网络流量分析的异常流量检测技术研究
基于网络流量分析的异常流量检测技术研究一、背景介绍随着网络的飞速发展，网络安全问题也在不断凸显，其中网络攻击和网络威胁是最为突出的问题之一。
在网络攻击事件中，攻击者会利用各种手段发起攻击，其中较为常见的是利用网络流量进行攻击。
因此，对网络流量的监控和检测显得十分重要。
当前，网络安全领域不断推陈出新的技术手段，其中基于网络流量分析的异常流量检测技术已经成为一个重要的研究方向。
本文将对该技术进行深入探讨，旨在为网络安全工作者提供一些有价值的思考和参考。
二、异常流量的概念异常流量是指在网络流量中与正常流量特征不符的流量，这种流量可能是由于网络攻击、网络故障和网络性能问题等原因所造成。
通常而言，异常流量与正常流量不同之处体现在以下两个方面：1. 流量规律的不符合：通常情况下，网络流量具有一定的规律性，例如按小时、按天、按周等周期性的流量分布规律。
如果在这些规律中出现了一些不符合流量分布规律的情况，这样的流量便可以被视为是异常流量。
2. 流量特征的不符合：正常情况下，网络流量的特征可以用一些基本的数据参数来描述，例如流量大小、端口、协议等。
如果在这些基本的数据参数中出现了一些不符合流量特征的情况，这样的流量便可以被视为是异常流量。
三、基于网络流量分析的异常流量检测技术在进行异常流量的检测时，基于网络流量分析的技术是一种常用的方法。
这种方法可以分为两种方式：1. 基于统计学的异常流量检测技术基于统计学的异常流量检测技术是通过对正常流量进行统计分析，建立一个正常流量模型，然后通过与实际流量进行对比，来检测异常流量。
具体来说，基于统计学的异常流量检测技术通常会选取一些与流量特征相关的参数进行分析和统计，例如流量大小、包数量、流量空间分布、流量时间分布等。
通过对这些参数进行统计分析，可以建立一个正常流量模型。
在实际检测的过程中，可以通过计算实际流量与正常流量模型的差异程度来检测是否存在异常流量。
如果差异程度超过了一定的阈值，那么就可以判定为存在异常流量。
如何使用网络流量分析技术提高网络性能(九)
如何使用网络流量分析技术提高网络性能随着互联网的普及和应用的广泛性，网络性能的优化变得越来越重要。
而网络流量分析技术作为一种可以提供详细有关网络流量的数据、趋势分析和性能优化的方法，被广泛应用于网络管理和性能优化。
本文将探讨网络流量分析技术的应用，从而提高网络性能。
一、网络流量分析技术的概述网络流量分析技术是一种通过对网络流量进行监控、分析和解释，以改善网络性能和安全性、提高网络运行效率的方法。
它可以帮助网络管理员了解网络的状况，发现网络瓶颈和异常流量，并采取相应的措施来优化网络性能。
二、网络流量分析技术的应用1. 带宽优化网络流量分析技术可以帮助管理员了解网络中的流量分布情况，识别出占用带宽的网络应用或用户，进而采取措施来优化带宽的使用。
通过分析网络流量，可以实时监控网络连接的负载情况，从而调整网络配置，避免出现带宽瓶颈和拥塞现象，提高网络的性能和稳定性。
2. 检测网络攻击网络流量分析技术还可以帮助管理员发现网络中的恶意流量和潜在的网络攻击。
通过对网络流量的分析，可以识别出不正常的流量模式和异常活动，及时发现并阻止网络攻击者进行入侵和破坏。
管理员可以根据分析结果采取相应的防御措施，提高网络的安全性。
3. 优化网络应用网络流量分析技术可以帮助优化网络应用的性能。
通过分析网络流量，管理员可以了解网络应用的运行情况和性能瓶颈，找到并解决网络性能问题。
例如，通过对网络流量的监控和分析，可以发现网络应用的延迟问题和响应时间过长的情况，并采取相应的措施来优化网络应用的性能，提高用户体验。
三、网络流量分析技术的工具网络流量分析技术可以通过各种工具来实现。
常见的网络流量分析工具包括Snort、Wireshark等。
这些工具可以帮助管理员捕获和分析网络流量，提供详细的网络流量数据和统计信息，帮助管理员了解网络状况并优化网络性能。
四、网络流量分析技术的挑战和解决方法尽管网络流量分析技术在提高网络性能方面具有重要的作用，但也面临着一些挑战。
网络流量分析与异常检测
网络流量分析与异常检测随着互联网的普及和发展，网络已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
大量的数据通过网络进行传输和交换，而网络流量分析与异常检测则成为了确保网络安全和性能的重要手段。
本文将介绍网络流量分析的基本原理和常见方法，以及网络异常检测的技术和应用。
一、网络流量分析网络流量分析是指对网络传输的数据进行处理和分析，以获取网络使用情况、性能监控以及安全事件检测等信息的过程。
网络流量分析可以帮助网络管理员了解网络使用情况，及时发现和解决潜在的网络问题。
1.1 流量数据获取要进行网络流量分析，首先需要获得网络传输的数据包。
最常见的方式是通过网络监听器捕获数据包，并将其保存为数据文件供后续分析使用。
此外，还可以通过镜像端口、网络交换机等方式获取网络流量数据。
1.2 流量数据处理与分析获取到网络流量数据后，需要对其进行处理和分析。
常见的处理方式包括数据清洗、去重和数据格式转换等。
随后，可以通过统计分析、数据挖掘、机器学习等方法对网络流量数据进行进一步的分析与挖掘，以获取有价值的信息。
1.3 流量特征提取在网络流量分析中，常常需要从大量的数据中提取关键的特征信息。
这些特征可以包括源地址、目的地址、协议类型、传输速率等。
通过提取关键特征，可以帮助网络管理员进行异常检测和问题定位。
二、网络异常检测在网络中，常常会出现各种异常情况，如网络攻击、异常访问和设备故障等。
网络异常检测的目标是通过分析网络流量数据，及时发现和识别这些异常事件，从而保障网络的安全性和可用性。
2.1 基于规则的异常检测基于规则的异常检测是一种最基本的方法，它通过事先定义的规则或者模式来判断网络中是否存在异常行为。
这些规则可以基于特定的网络协议、行为模式或者攻击特征来设计。
然而，由于网络环境的复杂性和变化性，基于规则的方法难以适应不同的网络环境。
2.2 基于统计的异常检测基于统计的异常检测方法通过对网络流量数据的统计分析，来识别与正常行为有所不同的事件。
电信行业的网络流量分析与管理
电信行业的网络流量分析与管理近年来，随着互联网的迅猛发展和智能设备的普及，电信行业的网络流量呈现出爆炸式增长的态势。
然而，随之而来的问题也不可忽视，网络流量管理与分析变得越来越重要。
本文将探讨电信行业的网络流量分析与管理的重要性，并介绍一些常用的工具和技术。
一、网络流量分析的重要性网络流量分析是指对电信网络中的数据流量进行深入研究和分析的过程，目的是为了更好地理解网络的运行情况，从而采取相应的措施进行管理和优化。
网络流量分析具有以下几个重要作用：1. 监测和诊断网络问题：通过对网络流量进行分析，可以及时发现并解决网络故障和问题，保障网络的稳定运行。
例如，通过观察网络流量的峰值和波动情况，可以判断是否存在网络拥堵的问题，及时采取措施解决。
2. 提升网络性能和用户体验：通过对网络流量的分析，可以深入了解用户的网络使用习惯和需求，进而针对性地优化网络资源分配和服务质量，提升用户体验。
例如，通过了解用户在不同时间段和地域的使用习惯，可以合理调整网络带宽，提供更稳定的网络连接。
3. 安全威胁检测与防御：网络流量分析可以发现网络中的异常和安全威胁，帮助网络管理员及时做出反应并采取相应的安全措施。
例如，通过分析网络流量的来源和目的地，可以判断是否存在DDoS攻击等网络安全威胁，并进行防护。
二、网络流量分析的工具和技术1. 流量监测工具：流量监测工具是网络流量分析的基础工具，它可以实时地监测和分析网络中的数据流量。
常用的流量监测工具包括Wireshark、tcpdump等。
这些工具能够捕获网络流量并进行详细的协议分析，帮助找出网络问题的根源。
2. 数据包分析：数据包是网络流量的最小单元，通过对数据包进行深入分析，可以获得更多的信息。
数据包分析可以帮助我们了解网络中的数据传输过程，包括协议类型、源IP地址、目的IP地址、数据大小等。
常用的数据包分析工具有Tshark、WinPcap等。
3. 流量统计与报告：流量统计与报告工具可以对网络流量进行整体的统计和分析，帮助网络管理员了解网络的使用情况和趋势。
网络中的数据流分析与异常检测
网络中的数据流分析与异常检测随着互联网的普及和网络规模的不断扩大，海量的数据不断在网络中产生和传输。
为了更好地管理、优化和保护网络，人们对网络中的数据流进行分析和异常检测变得越来越重要。
本文将介绍网络中的数据流分析与异常检测的相关概念、方法和应用。
一、网络中的数据流分析网络中的数据流分析是指对网络中的数据流进行收集、整理和分析的过程。
通过对数据流的分析，可以获取有关网络性能、用户行为、攻击行为等重要信息，为网络管理和优化提供依据。
1. 数据流的收集网络中的数据流包括各种类型的数据包，如网络通信数据、传感器数据、网络日志等。
收集数据流可以通过网络监控设备、深度包检测技术和数据包捕获工具等方式进行。
数据流收集需要考虑到网络带宽、存储能力和数据安全等因素。
2. 数据流的整理收集到的数据流通常是杂乱无章的，需要进行整理和处理才能发现其中的有用信息。
数据流的整理可以包括数据清洗、去噪、数据融合等步骤，以提取有用的特征和属性。
3. 数据流的分析数据流的分析是通过使用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，从数据流中发现隐藏的模式和结构。
常用的数据分析技术包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。
数据分析的目标是发现网络中的异常行为、预测网络性能等。
二、网络中的异常检测网络中的异常检测是指对网络中的异常行为进行识别和判断的过程。
异常行为可能来自于网络攻击、网络故障、网络拥塞等原因，对异常行为的准确检测可以及时采取措施进行应对，保证网络的正常运行和信息安全。
1. 异常行为的定义异常行为是指与正常行为不符的网络活动，如未经授权的访问、异常大量的数据传输、异常频繁的网络请求等。
通过定义异常行为的规则和模型，可以帮助系统检测和判断网络中的异常情况。
2. 异常检测方法网络中的异常检测可以使用基于规则、基于统计和基于机器学习的方法。
基于规则的方法通过定义预设的规则来检测异常行为，但对于新型的攻击和异常行为可能无法有效识别。
使用网络流量分析工具进行异常流量检测(六)
使用网络流量分析工具进行异常流量检测近年来，随着互联网的迅猛发展，网络安全问题也日益突显。
其中，异常流量成为网络安全领域中的一个重要课题。
异常流量指的是网络流量与正常情况下的流量模式有所不同的流量数据，可能暗示着网络中存在潜在的威胁。
为了及时发现和应对这种异常流量，现代网络管理者和安全专家们使用网络流量分析工具是一个可行的解决方案。
一、网络流量分析工具的作用网络流量分析工具是一种用于监测和记录网络流量的软件或硬件设备。
不同的网络流量分析工具具有各自的特点和功能，但总体而言，其主要作用可以总结为以下几个方面。
1. 实时监测和记录网络流量：网络流量分析工具能够实时监测和记录网络中的流量数据，包括数据包的大小、方向、源IP和目的IP等信息。
通过对网络流量的细致分析，网络管理员能够了解网络流量中的变化和趋势，发现异常流量的存在。
2. 发现网络中的异常行为：网络流量分析工具可以通过对网络流量的统计和分析，识别出网络中的各种异常行为，如DDoS攻击、僵尸网络、蠕虫传播等。
这些异常行为通常会导致网络的拥塞、性能下降和安全风险增加，因此及早发现异常行为对于维护网络的正常运行和保障网络安全非常重要。
3. 辅助网络调优和规划：通过对网络流量的分析，网络管理员能够了解网络中各个节点的负载情况，以及网络链路的使用情况。
这些信息有助于网络调优和规划，提高网络的性能和稳定性。
二、网络流量分析工具的基本原理网络流量分析工具的核心原理是通过对网络流量数据的收集和分析，发现其中的异常流量。
其基本原理可以概括为以下几个步骤。
1. 数据采集：网络流量分析工具通过监听网络中的流量数据包，或者与网络设备进行数据交互来收集网络流量数据。
这些数据可以包括传输层协议中的TCP和UDP报文，也可以包括网络层协议中的IP报文等。
2. 数据解析：将收集到的网络流量数据进行解析和整理，得到每个数据包的相关信息，如源IP、目的IP、数据包大小等。
常用的网络流量分析工具可以根据协议类型、端口号和IP地址等对流量数据进行分类和过滤。
网络流量分析与异常检测技术综述
网络流量分析与异常检测技术综述网络流量分析与异常检测技术是一种用于监测和分析网络中数据包流动的技术。
它可以帮助网络管理员监控网络安全，并及时发现和应对异常行为。
在现代互联网时代，网络安全已经成为一项极其重要的任务。
本文将对网络流量分析与异常检测技术进行综述和分析，进一步探讨其应用和发展前景。
首先，网络流量分析技术是实现网络流量监测和分析的基础。
网络流量可以包含各种类型的数据，如视频、音频、图像和文本等。
网络流量分析的目的是通过监测和分析这些数据包，获得对网络性能、负载和安全事件的洞察，从而保障网络的可靠和安全。
网络流量分析技术主要包括深度包检查（DPI）、流量特征提取和网络流量可视化。
深度包检查是一种通过深入解析数据包的内容和标头来获取更多信息的技术。
它可以帮助管理员了解网络流量的内容、来源和目的，并发现潜在的网络攻击行为。
流量特征提取是一种通过提取数据包中的特定特征，如源IP地址、目的IP地址、协议类型和端口号等，来分析和识别网络流量的方法。
网络流量可视化则是一种通过可视化技术将网络流量数据以直观、易理解的方式呈现出来的方法，帮助管理员更好地理解和分析网络流量。
其次，异常检测技术是网络流量分析的重要组成部分。
异常检测技术的目的是通过监测和分析网络流量的变化，发现潜在的异常行为和网络安全事件。
网络中的异常行为可以包括恶意软件的传播、入侵行为、DDoS攻击等。
异常检测技术主要包括基于特征的检测、行为分析和机器学习方法。
基于特征的检测方法是一种通过提取数据包中的特定特征，并根据预定义的规则或模式进行比较和判断的方法。
它可以检测特定的网络攻击行为，如端口扫描、SQL注入和跨站脚本攻击等。
行为分析方法是一种通过建立网络流量的行为模型，并通过分析实际流量和模型之间的差异，发现潜在的异常行为和攻击行为的方法。
机器学习方法是一种通过训练和构建机器学习模型，自动学习和识别网络流量中的异常行为的方法。
它可以根据历史数据和标记的异常行为，提取特征并建立模型，实现实时的异常检测和预警。
网络流量分析与异常检测
网络流量分析与异常检测近年来，随着互联网的快速发展，网络安全问题日益凸显。
网络攻击、恶意软件和数据泄露等威胁不断涌现，给个人和组织的信息安全带来了巨大风险。
为了保障网络的安全，网络流量分析与异常检测成为了一项重要的技术。
网络流量分析是指对网络中的数据流进行监测和分析，以了解网络的使用情况、性能状况和安全威胁。
通过对网络流量的分析，可以获得关键的信息，如流量的来源、目的地、协议类型等。
这些信息对于网络管理员来说是非常宝贵的，可以帮助他们更好地管理和维护网络。
在网络流量分析的基础上，异常检测是一项重要的技术手段。
它通过对网络流量的统计分析和模式识别，检测出网络中的异常行为。
异常行为可能是由于网络攻击、恶意软件或者网络故障所引起的。
通过及时发现和处理异常行为，可以有效地保护网络的安全和稳定。
网络流量分析与异常检测的核心技术之一是流量分类。
流量分类是将网络流量按照不同的特征进行划分和分类，以便更好地进行分析和检测。
常见的流量分类方法有基于端口号的分类、基于协议的分类和基于行为的分类等。
这些分类方法可以帮助网络管理员更好地理解和分析网络流量，从而更准确地检测异常行为。
另一个关键的技术是异常检测算法。
异常检测算法通过对网络流量的统计分析和模式识别，发现和识别出异常行为。
常见的异常检测算法有基于统计的算法、基于机器学习的算法和基于行为分析的算法等。
这些算法可以根据网络流量的特征和规律，自动地检测出异常行为，并及时发出警报。
除了技术手段，网络流量分析与异常检测还需要合理的管理和策略。
网络管理员需要制定合理的流量分析和异常检测策略，根据网络的实际情况和需求，选择适合的技术和方法。
同时，网络管理员还需要定期对网络流量进行监测和分析，及时发现和处理异常行为。
网络流量分析与异常检测在实际应用中具有广泛的意义。
首先，它可以帮助个人和组织发现并应对网络攻击和恶意软件的威胁。
其次，它可以帮助网络管理员更好地管理和维护网络，提高网络的性能和安全性。
网络流量分析技术在网络流量管理中的作用(一)
网络流量分析技术在网络流量管理中的作用随着互联网的飞速发展，网络流量的管理变得越来越重要。
然而，想要做好网络流量管理，需要有一套高效的技术手段。
网络流量分析技术作为其中之一，扮演着不可忽视的角色。
本文将探讨网络流量分析技术的作用，并分析其在网络流量管理中的重要性。
首先，网络流量分析技术可以帮助企业监控网络的整体运行情况。
通过对网络流量进行实时监测和分析，可以准确地了解整个网络中各个节点的状态以及连接的情况。
例如，通过分析数据包长度、协议类型等信息，可以发现网络中的异常活动，及时发现并阻止各类网络攻击行为。
此外，网络流量分析技术还可以帮助企业及时掌握网络带宽的使用情况，以便进行合理的网络资源分配，提高网络的效率和稳定性。
其次，网络流量分析技术可以帮助企业识别和解决网络瓶颈问题。
在网络中，由于带宽、路由等原因，经常会出现网络拥堵、延迟等问题，给企业的网络业务造成较大困扰。
通过使用网络流量分析技术，可以对网络中的瓶颈进行深入分析，找出造成拥堵的原因，并采取相应的措施进行优化。
例如，可以通过对数据包传输时间的测量和分析，找出网络中存在的延迟问题，并通过更合理的路由配置或带宽优化来解决。
这样不仅可以提高网络的传输效率，还可以降低企业的运营成本。
另外，网络流量分析技术在网络安全管理方面也有着重要的作用。
随着网络攻击手段的不断升级，传统的安全防护措施往往已经无法满足企业的需求。
而网络流量分析技术可以通过对网络流量的细致分析，发现各类安全威胁的行为特征，及时发现并阻止网络攻击。
例如，通过对传输的数据包进行深度分析，可以识别出潜在的病毒、木马等恶意软件，从而保护企业的信息安全。
此外，网络流量分析技术还可以对员工的网络行为进行检测和监管，防止内部人员泄露重要的商业机密或者滥用企业网络资源。
最后，网络流量分析技术在网络运维和优化方面也发挥着重要的作用。
通过对网络流量的分析和统计，可以了解网络的使用情况和性能状况，从而进行网络资源的规划和调整。
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二十一世纪高速网络下之网管- 异常流量分析与网络性能管理 (一)迈入二十一世纪﹐网络与一般人的日常生活息息相关﹐从电子邮件、个人网页、入口网站等﹐更改变了人们过去的生活方式与习惯。
在这个地球村里﹐因为有了网络人们之间的距离不再那么遥远，信息传播速度也加快不少。
同样的，企业透过网络提高了工作效率与生产力。
随着全球化的脚步逐渐加快﹐网络的重要性也与日俱增﹔如何有效管理网络也成为了企业内重要的管理课题。
迈向高速网络时代﹐随着网络带宽增加与各种不同网络应用程序的使用﹐企业对网络管理也越来越重视﹔网管已经不再是口号﹐而是企业必须审慎面对的挑战。
一般来说﹐根据网络建置的顺序﹐网管分为四个阶段﹕网络管理的四个层次第一阶段为网元管理(Element Management)﹕企业建置网络时﹐首先会面对构成网络基本设备﹐这些设备包括了计算机、路由器、交换机等﹔在这阶段所进行管理工作包括网络设备的安装、设定与维护﹐利用一台中央服务器来管理企业内分散之计算机、路由器与交换机，主要目的为让使用者能使用网络上资源﹐这也是网管最基本的要求；CiscoWorks则是大家最耳熟能详与常用的设备管理系统。
第二阶段为运行管理(Operations Management)﹕运行管理包括了拓朴管理、资产管理、故障管理、事件管理、除错与告警等﹐主要目的是让网络能够正常运作﹐当有问题发生时能通知相关人员来解决﹐此一阶段主要管理设备各界面是否正常运作，当有故障发生时，系统可以立即发出报警；另外，运行管理也包括了对异常流量之告警与提供除错的工具，如实时监控与协议分析等；此类代表性系统如HP OpenView、IBM Tivoli等。
第三阶段为性能/服务管理(Performance/Service Management)﹕当网络建置完成并顺利运作后﹐就进入性能与服务管理阶段﹐性能管理涵盖了网络分析监控、应用分析监控、带宽规划、故障排除、错误管理与服务等级管理等﹐其目的在于维持网络传输之品质与网络应用系统与服务能运行顺畅﹐除了显示实时流量信息外，还进行长时间之流量收集、分析与统计，提供管理人员带宽规划与趋势分析报告，并可以针对不同应用系统与服务之响应时间进行监测与统计，提供服务等级管理；此类代表性系统为NetScout nGenius。
第四阶段为业务管理(Business Management)：业务管理包括了业务服务、业务影响分析、应用仿真测试等。
此一阶段代表了企业在实施新的业务时﹐如何预先从不同层面去分析新业务上线后对现有网络环境所造成的影响与所带来之效益；例如，当一家银行推出了网上银行业务时﹐需要重新评估依照现有设备及网络架构是否可以承载新业务所带来的网络流量与服务器工作量﹐藉此评估如何实施此业务，并提供企业未来之整体业务与服务蓝图。
目前在国内大部分的大型企业已经完成了设备管理﹐而金融业与电信业也有部分企业完成了运行管理之系统建置。
相较而言﹐欧美企业大都处在性能管理与业务管理阶段﹐而国内企业仍有很大空间去加强网络管理。
目前在企业管理网络时普遍遭遇到以下问题﹕网络可视性﹕知道网络的利用率﹐但不知道是什么应用程序在网络上运行﹖主要用户有哪些﹖对于日趋重要的多媒体应用，如VoIP、视频会议等进行有效的监控和管理，以确保服务等级﹔遭遇到由于病毒或黑客引起的流量暴涨而导致网络严重拥塞﹔网络带宽规划没有长期统计数据来预测其网络使用趋势﹔网络需要优化，但是需要提出具体的统计资料来支持相关决策﹔应用性能﹕当用户抱怨应用性能降低时﹐到底是服务器负载太高而处理慢呢﹖还是网络拥塞传输慢呢﹖如何维持企业内重要应用与服务的性能呢﹖无法提供详细之网络管理报表﹐包括各局域网与广域网之流量分析与应用服务器之性能状况﹔如：IP地址、应用层响应时间及协议分布等﹔故障排除与错误管理﹕每天都有新的病毒出现﹐要如何在病毒肆虐前发现中毒征兆呢?业务网，办公网或Internet带宽被个别用户占用，如何找出凶手呢﹖网络出现异常流量时﹐如何找出原因并解决问题呢﹖从这些网络管理所面临的问题来看，我们企业已经需要一个有效的性能管理系统来帮助排除这些网络上的盲点，例如流量分析工具可以让管理人员了解更详细的网络使用情形，包括了网络上的主要用户与应用列表，网络电话品质的监控与用户使用统计资料，并可以主动发现异常流量，判断是否为黑客入侵或是病毒散播等；应用程序响应时间测量与监控可以让企业内重要之业务，如银行之网上银行业务、电信业之计费系统、制造业之ERP与PDM等运行顺畅；解决这些问题的根本之道在于有没有一个好的性能管理工具可以利用，这也是建置性能管理系统的开始。
所谓的工欲善其事，必先利其器，有效的性能管理系统可以帮助网络管理人员更了解企业内部网络之运行状况，也能加强故障的管理及排障能力。
我们从欧美在网络管理经验可以知道性能管理在整个网管中是非常重要的一环。
随着网络业务与应用系统大量快速增加，网络性能变成在企业管理上一个策略性之标的，提高网络性能才能让这些新的业务与应用发挥其效益，包括提高服务品质与效率、减少错误发生、减低成本、提高竞争力。
我们以美国一些全球性的金融服务业为例，他们目前正在实施企业内部之网络使用计费系统（UBB，Usage Based Billing），计费系统让企业各部门分担了网络建置投资与维护成本，员工能更珍惜网络带宽使用，保障重要之应用系统能维持好的效能，减少网络中断或是品质下降所造成之损失，并且可以长期分析网络使用行为模式，做为网络优化之基础。
谈了这么多性能管理之优点与实行的需要，那么性能管理究竟包括了哪些范围呢？首先我们就性能管理之资料来源来看，与设备管理与运行管理不同的是，性能管理之资料来源主要来自网络流量，这些流量可能来自内部网络（Intranet）或是广域网（Internet），最普遍的收集流量的方法为放置探针（Probe）来监控网络，探针是一个硬件收集器，利用不同界面架设在内部网络或广域网上，以旁路分接方式利用Y形缆线或是Tap，将流量复制到探针中进行译码、分析与统计，另外也可利用交换机镜像功能将流量复制到探针。
探针将流量归纳为下列七大类资料：1.统计（Statistic）：包括网络利用率与吞吐量、协议分布、包大小、广播包比例；2.主机（Host）：网络层与应用层主机IP地址列表；3.通信对（Conversations）：网络层与应用层通信对列表；4.告警（Alarm）：针对各种异常现象之自动报警；5.响应时延（Response Time）：应用程序及服务响应时延；6.误码（Errors）：误码种类、错误率；7.数据包档案（Trace）：原始数据包资料；这七大类资料代表性能管理资料核心，可以帮助网络管理人员分析并管理企业网络相关之性能问题，例如统计出网络应用分布与主要使用者；发生异常流量时立即收到告警，并找到问题来源与祸首；当重要业务的性能下降时，也能藉由响应时延统计找到哪个服务器与客户端发生问题，并判断是因为网络或是服务器所造成；或是利用数据包译码来分析原始数据包资料，排除网络故障。
CDM整合各种数据源﹐简化网络性能管理为了从不同的网络架构上﹐获得上列七大类资料﹐NetScout推出了其独创的资料共享模型（CDM，Common Data Model）。
CDM以这七大类资料为中心，扩展到不同网络架构上所运行的不同应用系统，无论企业使用一般网络应用（浏览器、电子邮件、FTP等）、多媒体应用（VoIP）、客制化系统（ERP、SCM、PDM等）、E化业务（网上银行）或是CITRIX、SAN等，在不同的网络架构上传输（如Fast Ethernet、Gigabit Ethernet、GigaChannel、T1/E1、T3/E3、Frame Relay、ATM、POS等），都能将这些应用系统流量归纳为网络性能管理之基本七大类资料。
CDM涵盖了网管内第二阶段运行管理之故障排除与错误管理、完整的第三阶段性能管理与第四阶段业务管理之业务服务、业务影响分析与仿真测试﹐并强调通过支持不同的资料来源﹐从而让网络管理人员在投资与管理之间取得最适当的平衡﹐有了CDM后，企业网络性能会更有系统的被管理与监控，并且提供企业在业务管理上重要的依据，达到网络优化与业务最大效益。
随着网络的带宽不断增加，网络架构不断扩充并复杂化，各种网络应用的兴起也逐渐取代过去人们习惯﹐性能管理加强了网络之可视性与可靠性，就好象医师所使用的X光、超音波一样，可以透视企业内部网络运作情况，并找出潜在的问题，让企业的网络更可靠与稳定。
异常流量分析是网络性能管理重要的一环。
异常流量如病毒、DoS、黑客入侵等造成企业重大损失﹐我们将在下一篇专栏介绍如何利用网络性能管理系统来帮助企业预防、发现、监控与分析异常流量。
二十一世纪高速网络下之网管- 异常流量分析与网络性能管理 (二)我们在上一期中谈到了网络管理四大阶段与网络管理趋势﹐面对种种管理网络所面临的难题﹐我们如何有效利用性能管理工具来找出网络潜在问题并且提供解决方案呢﹖目前网管人员最头痛的问题—异常流量。
异常流量发生的原因常为病毒发作与黑客攻击。
随着网络越来越复杂﹐病毒与黑客有更多机会与空间去破坏与影响网络。
网络管理人员往往无法预先发现这些潜在病毒与黑客﹐一直要到有重大攻击或者是大量病毒散播时才会收到告警开始处理﹔而到此时企业因网络中断或性能下降已经遭受重大的损失了。
异常流量有许多可能的来源﹐包括新的应用系统与业务上线、计算机病毒、黑客入侵、网络蠕虫、拒绝网络服务、使用非法软件、网络设备故障、非法占用网络带宽等等。
管理人员可以利用网络安全系统与性能管理工具来帮助侦测、监控与处理异常流量﹔例如防火墙可以预先过滤应用协议与使用者信息﹐以判断是否让这些流量通过﹔协议分析工具帮助管理员统计所有应用业务分布状况﹐以厘清是否为新的应用系统所造成之异常流量或是非法下载软件﹔IDS可以实时侦测与阻止由外部进入企业内对网络与重要服务器之入侵攻击行为﹔防毒软件可以帮助保护重要主机与个人计算机避免受到病毒侵入。
在所有异常流量中﹐以黑客攻击与病毒对企业影响最为严重﹔病毒之散播主要是以非固定对象为主﹐从早期之邮件病毒﹐蠕虫﹐到去冲击波病毒利用微软操作系统内之安全漏洞﹐散播的方式从被动到主动﹐传播速度快﹐影响范围也越来越大。
黑客攻击则是以特定对象为主﹐以非法入侵方式去更改、破坏或是窃取资料﹐例如近来出现之DoS(拒绝服务)与DDoS(分布式拒绝服务)攻击方式。
DoS之目的就是拒绝服务访问，让服务器充斥大量要求回复的请求，消耗网络带宽与系统资源，导致网络或系统不胜负荷以至于瘫痪﹐而停止提供正常的网络服务。
而DDoS是基于DoS的特殊形式的拒绝服务攻击，主要针对大型与知名网站﹐如商业公司、搜索引擎和政府部门的网站。