其中，hij为表示某一分组流量的通信主机数量。
    另外，流量分组模块在接收到安全响应模块的请求时，会向其发送该异常网络节点的应用流类别信息。
    信息内容为:主机IP地址，主机应用流分组名，应用流名称列表。
　　3.2应用流的风险评估
    网络流量的特色是网络安全性的主要表现。本节重要描述网络用户流量的安全评估过程和机制。流量的安全评估实际上是网络风险评估过程的一部分。风险评估的措施有定量评估、定性评估和定性与定量结合的评估方法。在此本文借鉴风险评估定性与定量联合的方法设计流量的安全评估子模型。
    本节首先肯定该模型的评估的对象、指标和目标，评估的详细方法如下:
    (1)流量安全评估的对象是每个网络节点的应用流分组。
    (2)评估对象的定量指标辨别是网络流量大小、网络衔接数和网络通讯主机数。
    (3)评估的目的是断定各应用流的保险性。
    (4)评估方法是以先定量后定性的方法为准则，具体方法如下:
    1)制定各分组流量的安全评估规则毕业论文，为量化评估供应根据。
    2)参照安全评估规矩，根据3个量化指标评价网络用户流量的安全性，并得到安全评分。
    3)依据安全性评估集，将量化后的保险评分指标定性化。另外，对袭击流进行特别评估，并且当呈现攻打流时，袭击流平安等级代表主机安全等级。

 应用流分组模块有2个功能。首先是将检测到的各种应用流量依照表1中的分组归类，并打算各分组应用流量的大小、连接数目、通信主机数目3个方面的信息，并以必定的时间周期向流量安全评估模块传递数据。另外一个是在安全事件涌现时，向安全响应模块提供异常应用流名称和其余相关信息。应用流分组模块的输入是各应用流的流量大小，而输出有2个:
    (1)全体网络的流量分布矩阵。
    (2)异样主机流量分组中的成份。 
 由于TCP/IP协议的广泛应用，网络流量中的绝大部分应用基于TCP的传输层协议，因此传输层的网络连接数也在一定程度上反映了网络流量的情况。

　　1概述
    基于互联网的新技术、新应用模式及需要，为网络的管理带来了挑战:(1)要害应用得不到保障，OA职称论文, ERP等关键业务与BT,QQ等争夺有限的广域网资源;(2)网络中存在大量不安全因素，据CNCERT/CC获得的数据表明，2006年上半年约有14万台中国大陆主机感染过Beagle和Slammer蠕虫;(3)传统流量分析方法已无奈有效地应答新的网络技术、动态端口和多会话等应用，使得传统的基于端口的流量监控方法失去了作用。
    如何有效地把持网络运行状况、公道调配网络资源，成为网络治理者们的事不宜迟。针对以上需要，作者设计并实现了一套网络应用流分析与危险评估体系(Traffic Analysis and Risk Assessment System, TARAS)。
    当前，网络流量异样监测重要基于TCP/IP协议。文献[5]提出使用基于协议签名的方式识别应用层协议代写毕业论文。本系统采用了应用层协议签名的流量分析技术，这是目前应用流分析最新技术。然而，简单的流量分析并不能确定网络运行状态是否安全。因此，在流量分析的基础上，本文提出了应用流风险评估模型。该模型使用流量分组技能从定量跟定性两方面对应用流进行风险评估，使网络运行状态安全与杏这个不确定性问题得到定性评估，这是当前网络管理领域需要的。
　　2流量分析模型
    目前应用流识别技巧有很多，本文提出的流量识别方式是对Subhabrata Sen提出的应用协议特点办法的改进。针对品种繁多的应用层协议采取了两级匹配构造，提高效率。
    应用识别模块在Linux环境下使用Libpcap开发库，通过旁路监听的方法实现。在设计的时候考虑到数据报文处理的效率，采用了类似于Linux下的NetFilter框架的设计方法。

采用上述流量识别框架的优点:(1)在对TCP报文头的查找中使用了哈希散列算法，提高了效率;(2)鉴戒状态防火墙的技术，使用面向流(flow)的识别技术，对每个TCP连接的只分析识别前10个报文，对该连接后续的数据报文则直接查找哈希表进行分类，这样避免了分析每个报文带来的效率瓶颈;(3)模式匹配模块的设计使得可扩展性较好。
    在匹配模块设计过程中，笔者发现假如所有的协议都按照基于协议特征的方法匹配，那么随着协议数目标增大，效率又会成为一个须要解决的问题论文代写。
    因而，在设计运用流辨认模块时，笔者首先斟酌到传输层端口与网络利用流之间的联系，诚然两者之间不绝对固定的对应关系，然而它们之间存在着制约，比喻:QQ协议的服务器端口基本不会浮现在80, 8000, 4000以外的端口;HTTP协定基本不会涌当初80, 443, 8080以外的端口等，因此，本文在流量剖析进程中首先将一局部固定端口的协议应用端口散列判断进行预分类，进步匹配效力。
    对于端口不固定的应用流识别，采用两级的结构。将最近经常检测到的业务流量放在常用流量识别子模块里面，这样可能提高查找的速度。另外，不同的网络环境所常用的网络应用流也不同，因此，也不必要在协议特征库中大范围查找。两级查问匹配保障了模型对网络环境的自适应性，它可能跟着网络环境的改变以及网络应用的变更而转变自己的查问策略，但不降落匹配效率。

3危险评估模型
    本文采用基于流量分组技术的风险评估方法。流量分组的目的是为流量的安全评估供给数据。
　　3.1应用流的分组
    网络应用种类多、变革频度高，这给应用流的评估带来了麻烦论文，如果要综合考虑每一种应用流对网络带来的影响，显然工作量是难以实现的。因此，本文引入应用流分组的概念。应用流分组的目的是从网络环境跟安全角度的考虑，将识别后的流量进行归类分组。笔者在长期实验过程中，根据应用的主要性、对网络的占用率、对网络的威胁性等因素得到一个较为公平的分组规则，即将网络流量分为:关键业务，传统流量，P2P及流媒体，攻打流，其余5类。应用流分组断定了流量评估的维度，这样有利于提高评估的效率。表1列举了部门应用流的分组。

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