NetFlow与sFlow融合的异常检测系统研究

"这篇论文研究了基于NetFlow和sFlow融合的异常分析检测系统，旨在解决单一协议在数据收集和网络状态分析上的局限性。作者包括李冰洋、修龙亭等人，研究得到了高等学校博士学科点专项科研基金和自然科学基金的支持。" 在网络安全领域，网络流量分析是至关重要的，它能够帮助识别潜在的攻击和异常行为。NetFlow和sFlow是两种常见的网络流量监控协议。NetFlow由Cisco开发，用于记录网络设备上的流量信息，如源IP、目的IP、端口、协议等，提供了一种高效的数据出口分析方式。而sFlow是一种分布式采样技术，它在网络设备上随机抽取流量样本，提供实时的流量统计，包括带宽使用、丢包率等。 论文中提到的问题在于，单一协议可能无法全面覆盖所有网络流量信息，因此，作者们深入研究了NetFlow和sFlow的数据格式和功能，并提出了一种融合这两种协议的方法。这种融合方法旨在结合NetFlow的详细流量记录和sFlow的实时流量采样，以获取更全面的网络视图。 接着，论文分析了网络异常的特征，探讨了基于网络流的异常检测方法，并结合融合后的网络流数据特性，提出了一种新的异常检测算法。该算法首先设定网络正常状态的标准，然后通过分类检测来自动识别和处理异常流量，增强了网络安全监测的自动化和有效性。 系统的设计部分，论文详细讨论了基于NetFlow和sFlow的异常检测系统的架构，包括各个模块的设计与实现。这些模块可能包括数据采集、融合、异常检测、报警和响应等。通过在实验网络环境中的部署和测试，验证了该系统的功能性和优势。 这篇论文的核心贡献在于提供了一种改进的网络流量监控策略，通过融合NetFlow和sFlow协议，提高了异常检测的准确性和覆盖范围，对于提升网络安全防护能力具有实际应用价值。关键词涵盖了网络流、协议字段融合、异常检测和网络安全，表明了研究的主要内容和技术点。