Netflow 网络异常流量的监测原理
Netflow 网络异常流量的监测原理
Netflow 网络异常流量的监测原理Netflow 对网络数据的采集具有大覆盖小成本的明显优势，在Netflow在安全领域的应用与传统的DPI的方式和系统扫描的方式，却有着明显的不同。
使得这类产品在定位和实现的功能上和传统大IDS／IPS也不一样。
Network Behavior Anomaly Detection（网络行为异常检测）是NetFlow安全的原理基础。
Netflow流量数据只能分析到协议的第四层，只能够分析到IP 地址、协议和端口号，但是受限制于无法进行包的内容分析，这样就无法得到网络中一些病毒、木马行为的报文特征。
它是从网络流量的行为特征的统计数据进行网络异常的判定的。
网络行为的异常很大一方面是对网络基线数据的违背，反应到一个监控网段范围，往往呈现的就是网络流量的激增和突减。
而在针对网络单个IP的监测的时候分析的是这单个IP来源或者目的IP流量的行为模式，TCP的流量模型等等来进行判断。
GenieATM对网络异常流量的NBAD的检测具体如下面三点：1.1流量异常(Traffic Anomaly) 侦测流量异常模型是将基线模板(Baseline Template)应用于使用者所设定的监测范围内（因特网、互联自治域、子网、路由器、服务器、interface、监测条件等多种模型），流量异常侦测模型主要凭借系统实时对网络中正常流量形成流量基线，再根据网络正常的网络流量模型来动态分析网络中的异常流量，以期最早时间发现网络中流量的激增和突减。
针对不同的网络监测范围，用户可使用定义不同的流量基线模板进行监控。
系统支持自动建立及更新流量基线，也允许管理员手动设定和调整基线的参数和取值期间，并排除某些受异常流量攻击的特定日列入计算，以免影响基线的准确性。
通过参数的设定，系统能根据对网络效能的影响，将网络异常流量的严重性分为多个等级，包括：正常、中度异常(yellow)、高度异常(red)，并允许使用者透过参数设定，对每个检测范围设定合适的参数。
netflow analyzer原理
netflow analyzer原理NetFlow Analyzer是一种用于网络流量分析的工具，可以帮助网络管理员监控和管理网络流量。
它的原理是通过收集和分析网络设备上的NetFlow数据，提供实时的流量统计和分析报告。
NetFlow是一种由思科开发的网络流量记录和分析技术，它可以在网络设备上捕获流经设备的数据包，并将相关信息记录下来。
这些信息包括源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口、协议类型、数据包数量、数据包大小等。
NetFlow Analyzer通过解析这些信息，可以得到关于网络流量的详细信息，包括流量的来源、目的地、协议、端口等。
NetFlow Analyzer的工作原理可以分为三个主要步骤：数据收集、数据分析和报告生成。
首先，它通过与网络设备进行通信，收集和获取NetFlow数据。
这些数据可以通过网络设备上的NetFlow功能或者通过配置路由器、交换机等设备来获取。
一旦数据被获取到，NetFlow Analyzer会对这些数据进行解析和分析。
在数据分析阶段，NetFlow Analyzer会对收集到的NetFlow数据进行处理和分析。
它会根据设定的规则和算法，对流量数据进行分类和统计。
例如，可以根据源IP地址或目的IP地址对流量进行分类，统计每个IP地址的流量量；也可以根据端口号或协议类型对流量进行分类，统计每个端口或协议的流量量。
通过对这些数据的分析，可以得到网络流量的整体情况和特征。
在报告生成阶段，NetFlow Analyzer会根据分析得到的结果生成报告。
报告可以以图表、表格等形式展示，并提供详细的统计数据和分析结果。
这些报告可以帮助网络管理员了解网络的使用情况，发现异常流量和网络瓶颈，并采取相应的措施进行优化和改进。
NetFlow Analyzer的原理和功能使其成为网络管理和安全监控的重要工具。
通过实时监控网络流量，可以及时发现和解决网络问题，提高网络的性能和可靠性。
s03-流量分析技术-netflow
3-19
Flow tools
IP网络流量分析
3-20
Arbor
• 支持NetFlow V5，V7，V9，probe
• Peakflow SP（最新的arbor主页无法看到DoS和
Traffic，合并了？）
– Peakflow DoS：主要侧重于网络内的异常行为 – Peakflow Traffic：主要侧重于流量和路由行为
期的flow记录以UDP方式导出
IP网络流量分析
3-5
NetFlow原理－2
IP网络流量分析
3-6
支持NetFlow的设备
NE系列
IP网络流量分析
3-7
对于不支持netflow的设备
• • • •
读入流量，生成netflow数据 Nprobe v5/v9/nFlow Probe for IPv4/v6 Packet Size (Bytes): Throughtput (Pkt/sec)
IP网络流量分析
3-29
NetFlow配置－2
• 配置netflow服务器地址和端口号
– config全局状态下： – (config)#ip flow-export destination xxx.xxx.xxx.xxx 55888 – xxx.xxx.xxx.xxx为netflow服务器地址，即运 行netflow版流量监视程序主机的IP地址
IP网络流量分析
3-14
NetFlow实测对比
• CISCO实测
– 某省骨干端口GE口 GSR12416 – CPU前后没有变化2％ – 平均入流量在650M，采样 率为500的时候 – 15分钟平均flow条数为 110000万条 – 每秒122条flow – 122*1.4k=171k/sec – 预期：650M的百分之一 6.5兆=6500k
网络流量分析NetFlow协议解析
网络流量分析NetFlow协议解析网络流量分析在网络安全和性能监控中起着重要的作用。
而NetFlow协议作为其中一种流量分析的关键工具，在网络管理领域中被广泛应用。
本文将对NetFlow协议进行详细解析，介绍其原理、功能和应用。
一、NetFlow协议简介NetFlow协议是由思科公司于1996年推出的一种网络流量分析技术。
它能够提供流量统计、流量分析和流量监控等功能。
NetFlow协议通过在路由器和交换机上收集、处理和导出流量数据，为网络管理员提供实时的流量信息和网络性能的评估。
二、NetFlow协议的工作原理NetFlow协议的工作原理可以分为三个阶段：数据收集、数据处理和数据导出。
1. 数据收集在网络中的路由器和交换机上，通过配置使其能够将经过设备的流量数据进行收集。
NetFlow支持两种收集方式：Full Flow和Sampled Flow。
Full Flow是指完整地收集每一个流量数据进行处理；Sampled Flow是指以一定的频率采样流量数据进行处理，减少处理开销。
2. 数据处理收集到的流量数据会经过设备内部的处理引擎进行处理。
处理引擎会提取关键信息，如源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口、协议类型等，并基于这些信息生成流记录。
3. 数据导出处理后的流记录会根据配置的规则进行导出。
导出方式有两种：NetFlow v5和NetFlow v9。
NetFlow v5是早期版本，具有广泛的兼容性；NetFlow v9则是最新版本，支持更多的字段，并且具有灵活的配置能力。
三、NetFlow协议的功能NetFlow协议具有以下几个主要功能：1. 流量统计NetFlow可以对流量进行实时统计，包括流量量、带宽利用率、流量峰值等。
这些统计数据可以帮助网络管理员了解网络的负载情况，有助于进行容量规划和性能优化。
2. 流量分析通过对收集到的流量数据进行分析，NetFlow可以帮助管理员发现网络中的异常情况和潜在安全威胁。
【豆丁-精品】-采用Netflow数据的典型异常流量检测方法
第38卷 增刊 电 子 科 技 大 学 学 报 V ol.38 Suppl2009年11月 Journalof University of Electronic Science and Technology of China Nov. 2009 采用Netflow 数据的典型异常流量检测方法田 杨，王 宏，陈晓梅(国防科技大学计算机学院 长沙 410073)【摘要】基于Netflow 数据提出了根据流量特征进行异常检测的方法；分析了造成异常流量的DDoS 和端口扫描的流量特征两种网络攻击行为；并根据其特征进行用户可控的实时异常流量检测，给出告警，报告异常的时空坐标。
用户可以调整自己的参数设置，在计算时间和空间上平衡自己的参数，得到满意的结果。
采用Web 形式和CS 架构模式进行异常监控的实时显示，用户可以实时地在任何连接到服务器的主机设置参数和查看检测结果。
关 键 词 DdoS; 流量特征; netflow; 端口扫描; 实时检测中图分类号 TP393 文献标识码 A doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2009.z1.009Typical Traffic Abnormal Detection Based on NetflowTIAN Yang, WANG Hong, and CHEN Xiao-mei(School of Computer, National University of Defence Technology Changsha 410073)Abstract The paper presents a method based on Netflow data and flow’s character to detect abnormal activities in the network. Two behaviors which induce abnormal activities: the properties of DDoS and port scan’s flows are analyzed. And abnormal flows in real time according to the user’s setup is detected, then alert the user and show the abnormal activities coordinates of the time-space. User can balance the time and space’s parameters to get satisfactory result. The CS model on Web is used to detect abnormal flows in real time, the users who connect to the server can setup the parameters and get the result.Key words DDoS; flow character; netflow; port scaning; real time detecting收稿日期： 2009 − 09 − 15作者简介：田 杨(1983 − )，男，硕士，主要从事计算机网络安全方面的研究.网络异常流量是指网络的流量行为偏离其正常行为的情形，引起网络流量异常的原因很多，如网络设备的软硬件异常、网络操作异常、闪现拥挤(flash crowd)、网络攻击行为等。
Netflow网络流量分析手册
Netflow网络流量分析手册Netflow网络流量分析手册作者：聂晓亮（毛蛋哥）目录一、作者简介 (4)二、为什么会有这本书 (5)三、流量分析原理 (6)(一)原始流量分析方式 (6)(二)Netflow分析方式 (6)四、流量采样 (8)(一)在网络设备上开启Netflow功能 (8)(二)网络设备不支持Netflow (9)1.部署方式 (9)2.安装Fprobe (11)3.启动Fprobe (11)4.镜像流量至Fprobe服务器 (12)5.检测是否收到Netflow数据 (12)五、部署服务器 (13)(一)硬件需求 (13)(二)安装FreeBSD (13)(三)安装Nfsen (14)1.安装apache22 (14)2.安装php5 (14)3.安装nfsen (15)(四)安装PortTracker (15)(五)访问Nfsen (16)六、抓贼攻略 (18)(一)了解网络运行状况 (18)(二)什么协议吞了带宽 (22)(三)抓出罪魁祸首 (25)七、感谢 (30)一、作者简介本书作者聂晓亮，网名毛蛋哥。
2004年毕业于北京联合大学信息工程学院，热爱网络相关知识及摄影，机缘巧合参加了Cisco认证培训，并获得了一些成绩。
本书写于2008年10月，作者目前状态工作较为舒适，故有空闲时间完成此书。
聂晓亮（毛蛋哥）拥有自己的Blog及Wiki空间，其中记录了作者的工作、生活、学习。
作者希望通过此书以及Blog、Wiki同全世界的网络爱好者分享其知识与快乐。
聂晓亮（毛蛋哥）的Blog：聂晓亮（毛蛋哥）的Wiki：欢迎交流：********************二、为什么会有这本书在工作的几年当中，经常有朋友和一些网友问我一些关于流量分析的问题，诸如：●我们局域网怎么这么慢，是不是有人在下BT？●192.168.0.1也没人用，怎么网卡疯狂闪烁，它在做什么？●老板让我查查服务器为什么总是那么大流量，可我不知道从何下手。
使用NetFlow分析网络异常流量
一、前言近年来，随着互联网在全球的迅速发展和各种互联网应用的快速普及，互联网已成为人们日常工作生活中不可或缺的信息承载工具。
然而，伴随着互联网的正常应用流量，网络上形形色色的异常流量也随之而来，影响到互联网的正常运行，威胁用户主机的安全和正常使用。
本文从互联网运营商的视角，对互联网异常流量的特征进行了深入分析，进而提出如何在网络层面对互联网异常流量采取防护措施，其中重点讲述了NetFlow分析在互联网异常流量防护中的应用及典型案例。
二、NetFlow简介本文对互联网异常流量的特征分析主要基于NetFlow数据，因此首先对NetFlow做简单介绍。
1. NetFlow概念NetFlow是一种数据交换方式，其工作原理是：NetFlow利用标准的交换模式处理数据流的第一个IP包数据，生成NetFlow 缓存，随后同样的数据基于缓存信息在同一个数据流中进行传输，不再匹配相关的访问控制等策略，NetFlow 缓存同时包含了随后数据流的统计信息。
一个NetFlow流定义为在一个源IP地址和目的IP地址间传输的单向数据包流，且所有数据包具有共同的传输层源、目的端口号。
2. NetFlow数据采集针对路由器送出的NetFlow数据，可以利用NetFlow数据采集软件存储到服务器上，以便利用各种NetFlow数据分析工具进行进一步的处理。
Cisco提供了Cisco NetFlow Collector（NFC）采集NetFlow数据，其它许多厂家也提供类似的采集软件。
下例为利用NFC2.0采集的网络流量数据实例：211.*.*.57|202.*.*.12|Others|localas|9|6|2392|80|80|1|40|1出于安全原因考虑，本文中出现的IP地址均经过处理。
NetFlow数据也可以在路由器上直接查看，以下为从Cisco GSR路由器采集的数据实例，：gsr #att 2 （登录采集NetFlow数据的GSR 2槽板卡）LC-Slot2>sh ip cache flowSrcIf SrcIPaddress DstIf DstIPaddress Pr SrcP DstP PktsGi2/1 219.*.*.229 PO4/2 217.*.*.228 06 09CB 168D 2Gi2/1 61.*.*.23 Null 63.*.*.246 11 0426 059A 1本文中的NetFlow数据分析均基于NFC采集的网络流量数据，针对路由器直接输出的Neflow数据，也可以采用类似方法分析。
基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测
１ 引言 、
行为模式簇质心集合 ｛ ｌ 上 中找不到与 相近的模式， ｆ １ ｉ ｝ 即
随着 网络 技 术 的 不断 发 展 和 网络 规 模 的不 断 扩大 ， 网络 入 侵 的 Ｄｉ（ ， ） ｓ Ｘ， 相对 较 大 。 ｔ 机 会也 越 来 越 多 ， 络安 全 已 经成 为 一个 全 球 性 的 重要 问题 ． 网 网 在 络 安 全 问题 日益 突 出 的今 天 ， 何 迅 速 、 效地 发 现 各 类 新 的入 侵 如 有 ３ 异常 检测 算 法 ， 网络流量中不 同协议的流密度分布可以描述网络行为 ， 网络行 行为 ， 保 证系 统和 网络 资 源 的安全 显得 十分 重要 。 对于 本文 提 出 了… 种 新 的 基 于 ＮｅＦｏ ｔ ｌｗ流量 分析 的 网 络 异 常检 测 为问的距离可 以描述不同网络行为之 间的区别 ， 本文用关联度来描 方 法 ， 利 用 Ｃｓｏ 司 开 发 的ＮｅＦｏ 它 ｉ 公 ｃ ｔ ｌｗ交换 协议 提 高 了采 集 数 据 述不 同网络 行为 之 间 的区别 ， 法如 下 ： 算 的性 能 ， 立 了 具有 自适 应 性 的 网 络 流量 正 常 行 为模 式 ， 关联 度 建 用 设 有 两个 网 络行 为 和 ，则其 间 的关 联度 定义 为 ， 算法 Ｘ Ｎ ｔｌｗ流量 数 据 的 网络 行 为分 布 进行 分 析 ， 而 发现 异 常 ｉ ， ｅＦｏ 从 的 网络数 据流 。
ｓ（） Ａ ／ ｘ （） ｍ ＋３ ｉ ￣ ｎ ２
式 中△ （） Ｉｉ ） Ｘ （）， Ｎ（） 七 ＝Ｘ （ 一 ｊ Ｊ１ 七 ｋ ３
Ａ ＝ｍａ ｛ １ Ａ （） ． Ｊ） ｘ Ａ （ ， ２ ， （ ｝ ） Ａ Ⅳ
Ａ ＝ｍｉ ｛ １ △ （ ） Ａ （ ｝ … ｎ 分辨 系 数 ， 取 ｐ＝ ． 一般 ０ ５ 设 待检 测 的网 络行 为 和根 据定 义４ 计算 得 到 的正 常 网络 行为 模式 ， 根据（） １式可得 Ｘｌ Ｘ 与 的关联度 。根据实验统计 ， 。 在正 常 情 况 下一 个 网络 中的正 常 网 络 行为 与 的 关联 度 在较 小 的 范 围
利用Netflow在大规模网络进行蠕虫和网络异常检测
利用Netflow在大规模网络 进行蠕虫和网络异常行为监测 yiming@宫一鸣中盈优创资讯系统有限责任公司July 2004提纲电信网安全特性 netflow? Netflow和电信带宽安全如何预警和监控中盈 netflow在电信的应用电信网的安全特性电信网核心竞争力带宽资源带宽资源面临蠕虫 网络滥用 DoS/DDoS电信网的安全特性如何保护和监控防火墙 ？ 部署问题，侧重于点而非面 IDS ？ IDS工作在7层，海量数据 需要详细的信息？电信网的安全特性如何保护和监控Netflow Passive monitoring No device Traffic profile! Arbor/NTG/flow-scan…. CERT SiLK while traffic summaries do not provide packet-by-packet (in particular, payload) information, they are also considerably more compact and consequently can be used to acquire a wider view of network traffic problems.Netflow是?Flow是由7个关键字段标识的两个通讯终端间单方向的网 络连接[IPsrc, IPdst, srcPort, dstPort, protocol, TOS, Ifindex] 一次telnet~~Netflow是?每当路由器端口上收到一个数据包，都会扫描这7个字段 来判断此数据包是否属于一个已经存在的flow: YES, FLOW COUNTED NO， NEW FLOW CREATED 在新的flow不断生成的同时,cache内过期的flow记录以 UDP方式导出Netflow 版本主流的路由器厂家Cisco、Juniper、Extreme 路由设备上支持并在研 发自己版本的 netflow 技术 版本五的netflow输出（V5）是最常见的，并被广泛支持。
异常网络流量检测与识别技术研究
异常网络流量检测与识别技术研究随着互联网的迅猛发展，网络安全问题日益突出。
网络攻击和异常流量成为互联网世界的一大威胁。
为了保护网络安全，我们需要研究和开发一种高效准确的异常网络流量检测与识别技术。
本文将对这一技术进行深入研究，探讨其原理、方法和应用。
一、引言随着互联网的普及和应用，人们对于网络安全问题的重视程度也越来越高。
大规模的数据传输和信息交换使得网络攻击成为了一个常见且严重的问题。
传统基于规则或特征匹配的方法往往无法及时发现新型攻击或异常流量，因此需要开发新型技术来解决这一问题。
二、异常网络流量检测与识别原理1. 流量特征提取异常网络流量通常具有特定的统计模式或行为模式。
通过对数据包进行深入分析和特征提取，可以将正常流量与异常流量区分开来。
2. 异常检测算法基于机器学习、数据挖掘等算法可以对提取到的流量特征进行异常检测。
常用的算法包括支持向量机、决策树、随机森林等。
这些算法可以根据已有的训练数据来判断新的流量是否异常。
3. 异常流量识别通过对异常流量进行识别，可以判断其具体类型和攻击方式。
这需要结合专业知识和经验来进行分析和判断。
三、异常网络流量检测与识别方法1. 基于特征提取的方法通过对网络数据包进行深入分析，提取出与正常流量不同的特征。
这些特征可以包括数据包大小、传输速率、协议类型等。
通过建立合适的模型，可以对这些特征进行分类和判断。
2. 基于机器学习算法的方法利用机器学习算法对提取到的特征进行训练和分类。
通过建立训练集和测试集，可以对新数据进行分类预测。
常用的机器学习算法有支持向量机、决策树、随机森林等。
3. 基于深度学习算法的方法深度学习是近年来兴起的一种强大的模式识别技术，其在图像处理和自然语言处理等领域取得了显著成果。
将深度学习应用于异常网络流量检测和识别，可以提高准确率和鲁棒性。
四、异常网络流量检测与识别应用1. 网络安全防御通过实时监测网络流量，及时发现和阻止异常流量和攻击行为。
网络流量分析与异常检测的技术
网络流量分析与异常检测的技术网络作为现代社会人们日常生活和工作的重要工具，不断地产生大量的网络流量。
网络流量分析与异常检测的技术，对于维护网络的正常运行和保障网络安全至关重要。
本文将介绍网络流量分析与异常检测的概念、原理及相关技术。
一、网络流量分析的概念与原理网络流量分析，是指通过对网络流量数据的收集、处理和分析，来获取有关网络活动的信息。
其原理是基于网络传输协议中的分组传输机制，将网络流量分为数据包，并对这些数据包进行捕获、存储和分析。
1. 收集数据包：网络流量分析需要收集网络中的数据包，可以通过网络监控设备如交换机、路由器等进行数据包的抓取，也可以通过软件抓包工具进行捕获。
2. 存储数据包：收集到的数据包需要存储在数据库中以供后续分析。
存储可以使用开源软件如Wireshark等，或自行开发数据库进行存储。
3. 分析数据包：网络流量分析的关键是对数据包进行深入的分析，从中提取出关键信息。
分析可以包括查看数据包的源IP地址、目标IP地址、端口号、协议等，以及根据需求进行流量统计、流量分布图形化等。
二、网络流量异常检测的概念与技术网络流量异常检测是指通过对网络流量数据进行比对、筛选和分析，来识别网络中的异常流量行为。
其目的是发现并提醒网络管理员网络中的潜在安全风险。
1. 异常流量的定义：异常流量是指与网络正常行为不符的流量，如大规模发送和接收数据的主机、非正常网络访问行为等。
异常流量可能是网络攻击的前兆，亦可能是网络故障的结果。
2. 异常流量检测技术：常见的网络流量异常检测技术包括基于统计方法的异常检测、基于机器学习的异常检测、基于规则的异常检测等。
- 基于统计方法的异常检测：该方法通过对网络流量的统计特征进行分析，如平均流量、流量波动程度等，通过与正常行为进行比对，确定是否出现异常。
- 基于机器学习的异常检测：该方法通过训练一个分类模型，使用有标记的正常流量数据进行学习，然后对新的流量数据进行分类，判断是否异常。
网络空间安全中的网络流量分析与异常检测
网络空间安全中的网络流量分析与异常检测网络空间安全一直是互联网发展中的重要议题，保障网络空间的安全和稳定性对于个人、企业和国家来说都至关重要。
而网络流量分析与异常检测则是维护网络空间安全的重要手段之一。
本文将从网络流量分析与异常检测的原理与方法、应用场景以及未来发展等方面进行探讨。
一、网络流量分析与异常检测的原理与方法网络流量分析是指对通过网络传输的数据进行监测、识别和分析的过程。
通过对网络流量进行深入研究，可以发现异常行为和潜在威胁，进而采取相应的防护措施。
网络流量分析常用的方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
统计分析主要通过对网络流量数据进行统计和分析，识别常见的攻击行为，如DDoS攻击、扫描行为等。
数据挖掘则是通过挖掘网络流量数据中的潜在模式和规律，发现新的攻击方式和漏洞。
机器学习则是将已知的网络攻击特征和正常流量进行训练，构建模型，从而对未知流量进行分类和识别。
二、网络流量分析与异常检测的应用场景网络流量分析与异常检测广泛应用于各个领域，以下是其中几个典型的应用场景：1. 电子商务网站安全防护：电子商务网站常常面临来自恶意攻击者的攻击，如SQL注入、XSS攻击等。
通过对网络流量进行实时分析和异常检测，可以及时发现异常行为，保护用户的个人信息和资金安全。
2. 企业内部网络安全保护：大型企业通常有庞大的内部网络，在这样的网络环境下，内部员工的不当行为可能导致机密信息泄露和网络安全事故。
通过对网络流量进行分析，可以发现员工的异常行为，提醒企业管理层采取相应的措施。
3. 金融领域安全监测：金融领域是网络攻击者的重点目标之一，各类金融诈骗和黑客攻击层出不穷。
通过对网络流量进行实时监测和异常检测，可以及时发现并阻止各类网络攻击，保障金融系统的安全和稳定。
三、网络流量分析与异常检测的挑战和未来发展网络流量分析与异常检测在各个领域的应用越来越广泛，但也面临着一些挑战。
其中之一是网络流量的高速和大规模性，导致流量分析与检测的效率不高。
NetFlow数据处理与异常检测研究的开题报告
NetFlow数据处理与异常检测研究的开题报告一、研究背景和意义近年来，随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题日益引起人们的关注。
其中，网络流量分析技术是网络安全领域中不可或缺的一部分。
而NetFlow技术以其高效、快速、准确等特点成为了一种重要的网络流量分析技术。
NetFlow是思科公司提出的一种网络流量分析技术，它可以捕获网络中的数据流，并将其转化为流量数据。
利用NetFlow技术，可以对网络流量进行分析、统计、监控等，从而帮助网络管理员及时发现潜在的网络安全问题。
随着互联网的不断发展和应用范围的扩大，网络流量日益复杂多样，网络攻击手段也越来越多样化和隐蔽化。
因此，为了进一步提高网络安全防护能力，需要对NetFlow数据进行深入研究和分析，以实现对异常流量的检测和预防。
本研究旨在对NetFlow数据进行处理和分析，开发一种NetFlow异常检测算法，提高网络安全防护能力。
二、研究内容和方法（一）研究内容本研究的主要内容包括：1. NetFlow数据处理：对原始NetFlow数据进行预处理，包括数据清洗、去重、格式化等操作，以方便后续的分析和处理。
2. 特征提取：利用机器学习等技术，对处理后的NetFlow数据进行特征提取，提取出能够反映流量特征的多种指标信息。
3. 异常检测：根据NetFlow数据的特征信息，设计一种能够有效检测网络异常流量的算法。
4. 系统实现：将上述处理过程和算法实现为一个完整的系统，方便用户对网络流量分析和异常检测。
（二）研究方法本研究采用以下研究方法：1. NetFlow数据处理：利用Python等编程语言，对原始NetFlow数据进行清洗、去重、格式化等处理，提高数据处理效率和准确性。
2. 特征提取：运用机器学习等技术，对NetFlow数据进行特征工程，提取出多种具有代表性的指标。
3. 异常检测：基于机器学习、数据挖掘等相关技术设计出一种有效的异常检测算法，对NetFlow数据进行分析和处理。
基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测
基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测随着网络攻击方式和手段的不断升级与进化，保障网络环境和网络安全已成为当今网络世界中非常重要的一个议题。
在网络安全领域中，网络异常检测技术是一项非常重要的技术。
它能够在网络中检测到各种异常活动，提供更加安全的网络环境，保护网络资源和用户隐私。
其中，基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测技术成为了一种非常有效的检测方法。
NetFlow是一种广泛使用的网络数据采集技术，它能够实时采集和分析网络流量数据，为网络管理员提供网络性能和安全问题的详细信息。
NetFlow采集到的数据中包括源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口、协议类型和数据包大小等信息，这些信息能够反映出网络流量和网络连接的实时情况。
基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测技术通过对流量数据进行分析，识别各种恶意活动或异常行为，从而提高网络安全性。
具体来说，这种技术主要通过以下步骤实现：第一步，收集NetFlow数据。
该技术会收集并存储网络数据流量的所有信息，这些信息包括源IP地址、传输协议、数据包大小、数据流方向等。
第二步，数据处理。
该技术会将NetFlow数据进行预处理，以便检测网络中可能存在的异常事件。
这个过程通常包括数据清洗、数据筛选、数据转换和数据聚合等操作。
第三步，异常检测。
经过数据处理之后，就会进入到异常检测的阶段。
对于每一个网络连接或流量数据，基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测技术会对其进行大量的特征提取和分析，以便判断它是否是正常的网络流量还是恶意活动。
第四步，告警和反应。
如果发现某个连接或流量数据异常，该技术会发出相应的告警信息，以便网络管理员能够采取必要的反应措施，保障网络安全。
综上所述，基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测技术在网络安全领域中非常有价值。
它能够检测到各种网络异常活动，从而保护网络资源和用户隐私。
该技术将会在未来发挥更加重要的作用，促进网络安全的发展成熟。
网络流量分析NetFlow协议详解
网络流量分析NetFlow协议详解网络流量分析一直是网络管理和安全领域的重要任务之一。
通过分析网络流量，我们可以获取有关网络设备、流量模式和潜在威胁的宝贵信息。
而NetFlow协议正是一种流量分析机制，可以帮助我们实现这一目标。
一、NetFlow概述NetFlow是一种网络协议，由思科公司于1996年提出并推广。
它能够实时地收集和分析网络流量数据，帮助网络管理员监测和管理网络的性能、安全和流量负载。
二、NetFlow的工作原理NetFlow的工作原理非常简单，它通过捕获网络设备转发的流量数据，并将其转化为可分析的格式。
具体而言，NetFlow将捕获到的流量数据分为数据包头部和统计信息两部分进行存储和分析。
1. 数据包头部NetFlow会捕获网络数据包的源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口以及协议类型等关键信息。
这些信息对于识别网络中的流量来源、目的地以及协议类型非常重要。
2. 统计信息除了数据包的关键信息外，NetFlow还会统计每个会话的其他关键指标。
比如，数据包数量、传输速率、流量持续时间以及平均数据包大小等。
这些统计信息对于网络管理员来说非常有价值，可以帮助他们识别网络中的异常活动、确定流量瓶颈以及进行容量规划。
三、NetFlow的应用场景NetFlow协议在网络管理和安全领域有着广泛的应用场景。
下面，我们将重点介绍其中的几个方面。
1. 网络容量规划通过分析流量数据，NetFlow可以提供有关网络容量规划的信息。
它可以帮助管理员识别网络中的高峰和低谷时段，进而合理规划网络的带宽和硬件资源。
2. 安全威胁检测网络安全是当今互联网世界中不可忽视的重要问题。
NetFlow可以帮助管理员及时发现和识别网络中的潜在安全威胁，比如DDoS攻击、端口扫描和恶意软件传播等。
通过分析流量数据，管理员可以实时监测网络并采取相应的安全措施。
3. 业务分析和优化除了容量规划和安全威胁检测外，NetFlow还可以用于业务分析和优化。
基于Netflow的网络异常流量发现的研究与实现的开题报告
基于Netflow的网络异常流量发现的研究与实现的开题报告一、选题背景与意义随着计算机网络技术的发展，网络规模不断扩大，网络流量也随之增加。
但是，网络中存在着各种异常流量，如恶意攻击流量、网络访问异常等，这些异常流量对网络安全和稳定运行都带来威胁。
因此，如何在网络中发现和识别异常流量成为了当前的研究热点之一。
Netflow是一种网络流量统计和分析技术，在网络中广泛使用。
它可以记录网络中每个数据包的源地址、目的地址、协议类型等信息，同时还包括每个数据包的流量大小、传输时间等细节信息。
通过对Netflow数据的综合分析，可以有效地发现和识别网络中存在的异常流量。
因此，本文将研究基于Netflow的网络异常流量发现，提出一种有效的异常流量发现算法，并将其实现在网络环境中，实现网络安全的预防和保护。
二、研究内容和目标本文的研究内容主要包括以下几个方面：1. Netflow数据的获取和分析：在网络中获取和分析Netflow数据，包括网络拓扑结构的建立、网络流量的监测和分析等。
2. 异常流量的分类和特征提取：通过对Netflow数据进行分析，将网络中的流量分为正常流量和异常流量，并对异常流量进行特征提取。
常见的异常流量包括DDoS、SYN Flood等。
3. 异常流量检测算法的设计和实现：针对不同类型的异常流量，设计和实现不同的检测算法。
常见的检测算法包括规则匹配、机器学习等。
4. 系统实现与性能评估：基于实验环境搭建，实现所设计的异常流量检测系统，并对其进行性能评估。
评估指标包括检测率、误报率等。
通过以上几个方面的研究，本文的研究目标是设计和实现一种基于Netflow的网络异常流量检测系统，实现对网络中异常流量的快速识别和处理，提高网络的安全性和稳定性。
三、研究方法和技术路线本文的研究方法主要包括：1. 理论研究：对现有的异常流量检测算法进行综合分析，探究其优缺点和适用范围。
2. 算法设计：根据实际需求和网络情况，设计一种基于Netflow的异常流量检测算法。
基于Netflow的局域网流量异常检测系统的设计与实现
2016年第21期信息与电脑China Computer&Communication网络与通信技术基于Netflow 的局域网流量异常检测系统的设计与实现王 珣（陕西学前师范学院，陕西 西安 710000）摘 要：TCP ／IP 协议的开放性和简单性使得互联网成为一种高度异构、开放的复杂系统，目前网络应用的多样性、网络结构的复杂性等都给网络管理带来了巨大挑战。
笔者在对网络中病毒感染、异常流量、设备缺点进行剖析的基础上，进一步提出了一种异常检查体系，该体系能够检查异常流量的监测网络，并进行辨认，能够帮助调整网络。
关键词：数据挖掘；网络异常检测；Netflow中图分类号：TP393.08 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2016）21-186-03异常流量通常是指在网络上承载的非运营商或者最终用户所期望的各种流量，包括DoS （拒绝服务攻击）/DDoS （分布式拒绝服务攻击）、蠕虫/病毒、垃圾邮件、P2P 应用、非法VoIP 等。
异常流量对于不同的用户意义不同，对于普通用户来说，网络侵略、垃圾邮件、病毒和蠕虫等为异常流量；对供给互联网效能的供给商来讲，包含异常流量的范围更为广泛，只要能够影响网络性能的流量都被认为是网络异常流量，包含乱用网络带宽的P2P 应用程序，引起业务流失的非法VoIP 、DoS/DDoS 侵略流量、蠕虫/病毒爆发和猝发性社会事件引发的异常流量等。
１ 基于Ｎｅｔｆｌｏｗ的局域网流量异常检测系统的设计与实现异常检查是根据网络流量特征向量分层划分来完成的。
流量特性分为两个层次：基本特性集合和组合特性集合。
其中基本特性集合是及时从网络流量中提取的一些网络流量的基本特性数据，如流量的大小、包长的信息、协议的信息、端口流量的信息、TCP 标志位的信息等。
这些基本特性比较细致地描述了网络流量的运行状态[1]。
数据采集器在解码和处理接收到的NetFlow 数据包写入数据库记载的构成；规则数据库模块、数据剖析与处理模块、流量监控构成正常的数据包或报警数据包回来页面显现异常流量；处理基地控制模块由上抉择方案人员流或数据的根底网络处理监控流程需求指定详细的查询；主机数据库和网络数据库模块可把数据库中的数据进行自动备份保存以及流量数据进行各种类型的统计。
主动定位网络异常流量的NetFlow技术
性、 稳定性 、 扩展性等各方面的要求越来越高 。 网络 中的
异常流量所带来 的威胁越来越大 ， 它们会 占用正常业务
所需的网络带宽 ， 造成 内部网络设备和应 用服务器处理 性能下降 ， 而借助通常的网络监控手段 ， 网络管 理人 员
往往无法预先发现局域 网中的异常流量 ， 直到有重大问
基线 的比对 ， 网络管理人员 对异常流量 的类 型 、 危险程 度及可能造成 的影 响范 围等方面进行评估 。
３定 位 阶段 ．
信息 ， 同时防范 Ｉ Ｐ地址假 冒。做 到这点 非常重要 ， 如果 不能防范 Ｉ Ｐ地址假 冒， 么 Ｎ ｔｌ 那 ｅ ｏ Ｆ ｗ搜集到的信 息就没
维普资讯
术
Ｔｅ ｈ ｏｌ ｙ ｃ ｎ ｏｇ
主动定 位 网络异 常流 Ｎ ｔ ｗ技术 ｅＦｏ Ｉ
中国 工 商银 行 安徽 省 分 行 周钢
随着银行业务 的蓬勃发展 ，业务对 于网络 的高效
原始记 录进行 自动汇聚后输 出统计结果 。 我们可 以在 网络 中启用 Ｎ ｔｌ ｅ ｏ Ｆ ｗ技术 ， 时对于 网 平 络 中传输 的每种业务数据流进行监测 ， 准确记 录每种业 务数据流 的传送时间 、 占用端 口、 传送源／ 目的地址和流 量大小等流量信息 ， 建立起 正常情况下全网的各种业务 数据流基准线 。这样 当网络中有异常流量发生时 ， 通过 对正常情况下基准线 的比较 ， 网络维护人员就很容易知
能） ｒ ｔ （ｏｆ ）ｉ ｆ ｗ ｅｐ￣ ｓｕｃ ｏｂ ｃ０ 指 定 ｏ ｅ ｃｎ ｇ＃ｐｌ —ｘｏ ｏｒｅｌ ｐａｋ （ ｕｒ ｉ ｏ ｏ
术 ，它是 内嵌于 Ｉ Ｓ Ｏ 操作 系统 中由网络设备 中的专用
netflowanalyzer原理
netflowanalyzer原理NetFlow Analyzer 是一种用于分析网络流量的工具，它通过监测网络设备收集的网络流量数据，提供了对流量使用情况、性能和安全问题的详细分析。
NetFlow Analyzer 运作的原理是基于 NetFlow 技术，并结合了流量监测、数据分析和报表生成等功能。
NetFlow 是一种网络报文采样和分析技术，它能够记录网络设备在传输数据时产生的各种流量信息。
当网络设备接收或发送数据报文时，NetFlow 会将相关流量数据记录下来，并存储到设备的缓存中。
这些数据包括流量的源 IP 地址、目的 IP 地址、源端口、目的端口、协议类型、流量大小、传输时间等信息。
这些数据对于分析网络流量使用情况、检测网络性能问题和安全漏洞非常有价值。
NetFlow Analyzer 通过与网络设备建立连接，并发送相关的配置命令，获取网络设备上的 NetFlow 数据。
这些数据可以通过不同的方式获取，如 SNMP（Simple Network Management Protocol）、sFlow、IPFIX （Internet Protocol Flow Information Export）等。
数据获取完成后，NetFlow Analyzer 将对数据进行处理、分析和展示，提供详细的流量信息和统计报表。
NetFlow Analyzer 首先对网络设备上的流量数据进行解码和分析，将其转化为易于理解的格式。
然后，它使用多种算法和统计模型对网络流量进行聚合和分析。
这些算法和模型能够识别流量的模式和趋势，发现异常的流量行为，并提供性能和安全问题的诊断。
NetFlow Analyzer 还提供了警报功能，可以根据用户定义的规则和阈值触发警报。
比如，当流量超过一定阈值、一些应用程序的性能下降或网络设备出现异常行为时，系统可以发送警报通知管理员。
总结起来，NetFlow Analyzer 运作的原理是通过获取网络设备上的流量数据并进行解码和分析，然后生成详细的报表和图表以展示流量使用情况、性能和安全问题。
使用网络流量分析工具进行异常流量检测(四)
使用网络流量分析工具进行异常流量检测随着互联网的快速发展，网络安全问题愈发凸显。
恶意攻击和异常流量对网络安全造成了严重威胁，因此，使用网络流量分析工具成为了检测和解决问题的一种有效手段。
本文将探讨如何利用网络流量分析工具进行异常流量检测，以及它的重要性和发展前景。
一、什么是网络流量分析工具？网络流量分析工具是一种通过监测网络中的数据流向、数据包和端口来分析网络流量的工具。
它可以提供实时的网络流量分析和统计信息，帮助管理员发现并掌握网络中的异常流量以及网络威胁。
二、网络流量分析工具的重要性网络流量分析工具在网络安全中扮演着关键的角色，其重要性体现在以下几个方面。
1. 异常流量检测网络流量分析工具可以检测到网络中异常的流量模式，如大规模的DDoS攻击、端口扫描、僵尸网络等。
这些异常流量往往预示着潜在的威胁或攻击，及时检测异常流量可以有效防止安全漏洞被利用。
2. 网络性能优化网络流量分析工具可以对网络流量进行分析，帮助管理员发现网络中的瓶颈和拥堵点。
通过对网络流量的监测和优化，网络的性能可以得到有效改善，提高用户的网络体验。
3. 网络安全策略制定网络流量分析工具提供详细的网络流量统计信息，可以帮助企业制定更加合理的网络安全策略。
通过对异常流量的分析，企业可以识别出威胁，并采取相应的防护措施，保护网络的安全。
三、网络流量分析工具的功能和应用现今市场上有许多网络流量分析工具，它们具备不同的功能和应用。
下面列举几种常见的网络流量分析工具。
1. WiresharkWireshark是一款开源的网络流量分析工具，可以用于网络流量的捕捉、显示和分析。
它支持多种协议的解析，用户可以通过Wireshark观察和分析每个数据包的信息，从而找到异常流量。
2. NetFlow AnalyzerNetFlow Analyzer是一款商业网络流量分析工具，可以实时监测网络流量，并提供详细的报告和统计信息。
它可以分析网络流量的来源、目标、流量协议等，帮助管理员发现异常流量和网络威胁。
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Netflow 网络异常流量的监测原理
Netflow 对网络数据的采集具有大覆盖小成本的明显优势，在Netflow在安全领域的应用与传统的DPI的方式和系统扫描的方式，却有着明显的不同。
使得这类产品在定位和实现的功能上和传统大IDS／IPS也不一样。
Network Behavior Anomaly Detection（网络行为异常检测）是NetFlow安全的原理基础。
Netflow流量数据只能分析到协议的第四层，只能够分析到IP 地址、协议和端口号，但是受限制于无法进行包的内容分析，这样就无法得到网络中一些病毒、木马行为的报文特征。
它是从网络流量的行为特征的统计数据进行网络异常的判定的。
网络行为的异常很大一方面是对网络基线数据的违背，反应到一个监控网段范围，往往呈现的就是网络流量的激增和突减。
而在针对网络单个IP的监测的时候分析的是这单个IP来源或者目的IP流量的行为模式，TCP的流量模型等等来进行判断。
GenieATM对网络异常流量的NBAD的检测具体如下面三点：
1.1流量异常(Traffic Anomaly) 侦测
流量异常模型是将基线模板(Baseline Template)应用于使用者所设定的监测范围内（因特网、互联自治域、子网、路由器、服务器、interface、监测条件等多种模型），流量异常侦测模型主要凭借系统实时对网络中正常流量形成流量基线，再根据网络正常的网络流量模型来动态分析网络中的异常流量，以期最早时间发现网络中流量的激增和突减。
针对不同的网络监测范围，用户可使用定义不同的流量基线模板进行监控。
系统支持自动建立及更新流量基线，也允许管理员手动设定和调整基线的参数和取值期间，并排除某些受异常流量攻击的特定日列入计算，以免影响基线的准确性。
通过参数的设定，系统能根据对网络效能的影响，将网络异常流量的严重性分为多个等级，包括：正常、中度异常(yellow)、高度异常(red)，并允许使用者透过参数设定，对每个检测范围设定合适的参数。
根据不同的网络范围，也提供不同监测模板让用户选择，从模板的部分可设定各种流量监测的临界值，不同的网络边界可设定不同的流量监测临界值。
模板的类型有系统开发、用户自定义以及自动学习三种。
此外，系统也提供多种单位，方便用户选择。
异常发生后，系统将自动分析当时的流量特征，并可藉由异常查看器读取这些讯息(参
阅下方图6.2)，包含细部图形与发生的时间区块、来源地址与目的地址分析、协议与端口号分析、网络界面分析等。
图6.2 客户网流量异常产生ACL与流量快照
1.2 协议滥用异常(Protocol-Misuse Anomaly) 侦测
即使在流量不大的情况下，对于网络中常见的DoS/DDoS攻击和协议滥用，GenieATM 也能透过系统内建的攻击流量模式定义比对流量，并配合检测基线参数的检查，有效发现网络上的攻击流量。
目前GenieATM系统内建协议滥用异常的攻击流量模式定义(Protocol-Misuse Anomaly Definition)，详列如下：
ICMP Misuse 大量发送的ICMP封包，超过了临界值
IP Protocol Null IP Protocol = 0的异常流量
TCP Flag Null or Misuse 透过比对通讯协议TCP，发现TCP Flag = 0，或其他SYN+FIN, SYN+RST, FIN 与ACK及RST等使用异常
Land Attack 来源IP地址等于目地的IP地址
TCP Fragment TCP通讯协议封包，来源端埠号及目的端埠号等
于0
UDP Fragment UDP通讯协议封包，来源端埠号及目的端埠号等
于0
UDP Flooding 大量发送UDP的封包，超过了临界值
TCP SYN Flooding 大量发送的TCP SYN 封包，超过了临界值
TCP RST Flooding 大量发送的TCP RST 封包，超过了临界值
Host Total Traffic 对某台主机大量发送的流量，超过了临界值
用户可在“网络> 异常> 协议滥用异常”中自行设定：包含启用与否、判定是否为攻击的测试时间和在上述的协议滥用侦测类型的警戒值(参阅图 6.5)。
此外，用户可针对客户网与外部网络设定不同的协议异常滥用的阈值，使网络管理更加方便。
图6.5 设定协议异常临界值
在异常查看器报表中，可针对协议滥用，作更进一步的侦测(参阅图6.6)，包含细部图形与发生的时间区块、被攻击的IP主机地址、流量特征(如：协议与端口号/TCP Flag)、路由器接口的攻击流量分析等，还可针对特定的IP产生ACL档案，供路由器作流量管控，将被攻击的IP讯息送至流量清洗设备，以隔绝攻击流量，或对发生协议滥用的计算机执行实时流量快照。
图6.6 异常事件的详细分析
1.3 网络应用异常(Application Anomaly/Signature) 侦测
GenieATM系统提供的第三种侦测模型是网络应用异常(Application Anomaly)。
系统可以封包长度、联机封包数、联机位数、通讯协议、端口号、TCP Flag、TOS值、网络非法地址(Dark IP Address)、及网络地址(Prefix)等流量特征，进行定义比对的异常流量侦测模型，用以支持针对网络蠕虫（病毒）与DoS/DDoS攻击特性所设计的特征比对，侦测已知的网络攻击。
除系统内建的攻击特征定义外(如MS Blaster、Sasser、Code Red、SQL Slammer 等)，使用者也可手动增加/修改攻击/病毒的特征信息。
此外，系统会自动透过BGP路由表的查找或是系统管理员的设定，检
测该流量的来源或目地的IP地址是否为网络非法地址(Dark IP Address)。
值得注意的是，GenieATM系统能自动地透过「本域网络(Home Network)」中的设定检验，判断某地址是否为网络非法地址或是网络运营商所分发的私
有地址(Private Address)，并能产生网络非法地址区块的异常流量报告。
用户可在“网络> 异常> 网络应用异常” 中自行设定，包含启用与否、以持续时间判定是否为攻击、和警戒阈值。
对某些蠕虫攻击，在网络应用异常中，也可针对某些已知蠕虫特性(Code Red、SQL Slammer)作设定与防护(例如某些特定已知的埠号攻击或封包长度)。
图6.7 针对流量特性判定为异常或攻击
在“状态> 异常查看器”中还可针对网络应用异常，作更进一步的侦测(参阅图6.8)，包含细部图形与发生的时间区块，除此之外，在更精细的数据中可针对特定IP产生ACL档案，或是对发生网络应用异常的计算机执行实时流量快照。
图6.8 对特定IP产生ACL与流量快照(网络应用异常) 异常查看器报表的资源类型与异常类型数据，详列如下：。