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一網絡流量分析的目的
隨著網絡應用的不斷發展,以因特網為代表的IP網絡規模不斷擴大,各種各樣的網絡設備、流量規模不同的業務應用的創造性出現使得網絡拓撲結構、網絡流量及網絡管理日益紛繁復雜,網絡通信、網絡規劃、網絡流量設計、故障診斷和性能優化是保障網絡穩定可靠、低延時、低丟包、高命中和降低人工操作勞動強度的基礎。
1網絡流量分析的內容
網絡通信流量分析的目的是了解網絡工況,及早發現可能存在的數據流量問題和應對措施。需明確的是,計算機網絡通信的核心作用是傳輸數據,而網絡流量的分析就是采集和分析計算機網絡中傳輸的海量數據流,網絡數據流的分析從計算機及傳輸相關的物理硬件底層的數據流到應用層的數據流分析,也稱為網絡通信協議分析。網絡管理人員若想了解和管控好一個網絡,其最重要的就是對網絡的了解,所謂知己知彼,包括并不限于了解網絡的拓撲結構、配置參數和設備類型等,但要保證網絡通信的服務質量,這樣的認知是還是遠遠不夠。對網絡通信流量的分析能使網管更深入地了解計算機網絡,包括計算機網絡運行規律、網絡運行模式和用戶的上網行為。
2網絡異常的行為
計算機網絡異常的發現是建立在充分認知和網絡閥值為基礎的,一旦網絡流量突破了網管人員預設的網絡流量閥值,就需要通過發現、詢因、流控等技術手段,以防止網絡流量的無限暴增,進而能為網絡通信保持一定的高性能運行提供重要的保障。通常的網絡異常情況如下:(1)網絡運行異常:網絡中流量的異常,包括資源利用率、數據包數的異常。(2)網絡應用異常:進程連接數量、用戶應用響應、應用程序流量的異常,都能通過長期的主動分析來及時預警和發現。(3)用戶的異常上網行為:異常的上網行為也有鮮明的流量特征,如被蠕蟲病毒感染、不知情的情況下安裝了后門程序等,長期的數據流量分析能及時發現上網用戶的這些異常網絡行為,如何及時發現網絡用戶的異常上網行為是解決其影響網絡正常高效運行的關鍵。
二建立機器學習的計算機網絡通信流量分析
模型計算機網絡流量的突變性、弱耦合性和影響的非線性等特性,對傳統計算機網絡通信理論提出了新的挑戰,導致對網絡流量和協議概率分布的準確建模變得異常困難。
1模型擬解決的問題
針對計算機網絡通信流量分析的特點,提出了一個基于機器學習的計算機網絡通信的流量分析概念模型。提出該模型的真正目的在于:最大限度地利用獲得的流量數據和網管人員的監測信息,自動完成流量分析的各個任務,自適應各種上層應用及對網絡的性能優化。同時,模型通過計算機主動學習,指導主動式監測的進行。從通信流量分析的具體任務而言,如果已經較好地獲得了數據流量的概率分布特性,有兩個基本的問題:(1)正常情況,計算機監控程序能否利用已得到的概率統計特性來預測可能發生未知的數據流量情況;(2)數據流量的特性突變之時,計算機監控程序能否快速、有效地發現這種流量突變。這分別對應于網絡數據流量預測和異常網絡數據流量檢測,可以通過具有自學習能力的計算機程序自動實現上述預測和檢測。
2機器學習的概念
模型所謂機器學習的本質是計算機程序的性能隨著經驗的累積能自我完善。恰當選擇計算機的機器學習算法,可最大限度地使用上述經驗和監測信息,從而完成流量分析各任務的自動化處理,并根據應用環境對網絡的性能進行優化。為此,機器算法是處理上述問題的理想選擇。首先給出基于機器學習的網絡流量分析模型,接著從機器學習的角度,闡明基于改進Boosting的機器學習算法。機器學習的本質是將人類的經驗積累和長期的監測到的統計數據通過計算機程序以自動提高其性能,根據計算機通信網絡分析的一般流程,提出機器學習模型。此類模型利用網絡監測算法測量獲得的流量數據,然后利用機器學習的方法,自動完成流量分析的各項作業任務,支持各種上層應用對網絡的性能優化。當網絡管理人的監督信息可以獲得的時候,該數據信息可以作為機器學習算法的儲備和先驗知識,結合人類的智慧以進一步提高算法的性能,如此往復,循環提升,不斷提高系統的數據流量分智能。
3改進Boosting算法
改進Boosting算法是一類使得學習算法的性能得以提高的學習策略。基于Boosting的學習算法的思路:找到許多簡單粗略的判斷準則要比找到一條非常準確的準則容易得多。通過不斷調用這種算法,每次用訓練樣本的不同子集對它進行訓練,循環多次后,這些準則就會結合成一條基本學習規則。
三計算機網絡通信流量分析的意義
計算機網絡通信流量的分析能為網絡通信和數據流量的分析提供依據,通過計算機軟件編程將網絡IP包解包為數據流量進行系統自動監測,以深入了解網絡狀況,同時預警給網絡管理人員,為管理人員的決策提供科學數據和經驗,最終實現對計算機網絡通信中的數據流量進行認知和管控,以盡可能發揮現有網絡資源的數據傳輸和服務能力,為人類的信息化建設提供重要的網絡保障,以促進人類數字文明發展進程。
作者:杜天宇 單位:亞信科技(中國)有限公司