网络流量监测中大业务流识别方法的研究的开题报告

网络流量监测中大业务流识别方法的研究的开题报告一、选题背景及意义随着互联网的快速发展，网络流量的增长速度也越来越快。网络管理人员需要实时监测网络流量，及时分析和识别各种类型的流量，以便更好地维护和管理网络。特别是对于大型企业网络来说，业务流的识别更是关键。大型企业网络中涉及到各种不同类型的业务流，如视频流、音频流、邮件流等，针对不同类型的业务流做出不同的优化处理，可以优化网络质量、提高用户体验和保证网络安全。因此，研究大业务流的识别方法，对于大型企业网络的管理和维护具有重要意义。二、研究内容及方法本研究将围绕大业务流识别方法展开，具体研究内容包括以下几个方面。1.业务流特征提取。对于不同类型的业务流，其流量数据的特征也不同。通过对业务流的数据进行分析和处理，提取出不同类型业务流的特征，为后续的识别工作提供基础。2.业务流分类器设计。本研究将探讨设计一种分类器，能够根据业务流的特征进行判别，将不同类型的业务流准确地分类。3.测试与验证。通过实际网络数据的测试与验证，检验所设计的分类器在实际应用中的准确性和有效性。本研究将采用实验研究法。首先，收集一定量的网络流数据，并进行数据预处理，提取出业务流的特征。然后，设计生成分类器，并通过实际网络数据的测试与验证，检验分类器在实际应用中的可靠性和准确性。三、预期结果及意义本研究旨在研究大业务流识别方法，预期结果为设计出一种准确可靠的分类器，能够在大型企业网络中实现对大业务流的快速识别。研究结果将具有以下几个方面的重要意义。1.优化网络质量。通过对业务流的分类处理，能够更加精准地进行网络带宽分配和质量控制，提高网络带宽利用率和网络性能水平。2.改善用户体验。通过对不同类型的业务流做出不同处理方式，可实现对网络用户的个性化服务，提升用户体验感。3.网络安全保障。通过对业务流的识别，能够快速发现和阻断网络攻击行为，保证网络安全。四、研究实施方案和进度安排本研究计划包括以下几个阶段。1.阶段一（2021年11月-2022年1月）：收集网络流量数据，并对数据进行预处理，提取出业务流的特征。2.阶段二（2022年2月-2022年4月）：设计生成分类器，并进行初步测试。3.阶段三（2022年5月-2022年7月）：通过实际网络数据的测试与验证，检验分类器在实际应用中的准确性和有效性。4.阶段四（2022年8月-2022年9月）：撰写研究报告，并完成论文的撰写与答辩。五、参考文献1.LinYF,HsiaoTW,HungSH,etal.NemoNIDS:NetworktrafficclusteringandclassificationforIntrusionDetectionSystems[J].2016.2.WeiL,QuZ,SuW,etal.Flux-Map:Areflection-freeflowclustingframeworkforbigdata[J].2015.3.PasicA,HocenskiZ,DzankoM.Networktrafficclassificationandflow-basedanalysis:Asurvey[J].2014.4.GarfinkelT,RosenblumM.Whenvirtualisharderthanreal:Securitychallengesinvirtualmachinebasedcomputingenviron