PON网络流量统计与故障管理系统的设计与实现
这是一篇关于JSP,B/S,PON,流量统计,流量分析,故障管理的论文, 主要内容为随着无源光网络(Passive Optical Network, PON)网络通信技术的不断进步,PON网络应用的飞速发展,以及用户对网络性能要求的提高。网络管理人员需要及时的掌握分析网络流量的特征,加强对各种PON故障的管理,以便尽快解决网络性能问题。因而,网络流量统一监控与PON故障管理成为迫切需要解决的问题,有效的PON网络管理能保证网络的稳定运行与持续发展。本文结合青岛地区PON网络的实际情况,针对实际工作的具体需求,设计基于JSP技术的PON网络流量统计与故障管理系统。本文以计算机软件设计中系统的设计为基础,从系统的需求分析,整体设计以及系统的开发三个层面详细的论述了PON网络流量统计与故障管理系统。论文首先分析了青岛地区PON网络管理工作的各种实际应用需求,从系统的总体设计目标、相关性能的需求、PON网络故障管理、系统的安全性需求以及用户界面需求等方面对系统作出了系统的需求分析。最终选择采用B/S架构模式作为系统的体系架构,并对系统需求以流程图和用例图的形式来详细说明,分析系统各个功能与非功能性需求流程,并确定出系统各个性能模块的具体功能。在系统需求分析的基础上,进行了PON网络流量统计与故障管理系统的架构设计。首先根据系统需求提出系统的设计目标和原则,然后分别对系统技术架构和功能架构进行了设计。在系统的功能架构设计中,详细讨论了系统各部分的功能组成。系统以SQL Server 2005数据库为本论文设计系统的数据库,根据相关数据库及系统设计资料完成了数据库的概念结构设计和逻辑结构设计,设计出了各种系统所需数据信息表的属性及详细的设计架构。在以上设计的基础上采用JAVA\JSP技术实现系统的程序编码撰写,实现了所设计的系统的各个模块的功能。论文最后对系统各个模块功能进行详细的测试分析工作。本系统使用方便、操作简单,能够将流量统计的数据以图形方式展现,帮助PON网络管理人员对PON网络的管理进行深入有效分析,并满足PON网络管理人员第一时间发现和定位PON网络故障问题。本系统还可实现对PON网络使用者任何时期的各种流量进行汇总、查询,极大方便PON网络管理人员分别按照地区、时间、设备类型等对PON网络使用情况的全面了解及分析。采用本系统可对重要的PON网络客户进行重点跟踪分析,及时对异常流量进行定位,最终达到优化PON网络的目的。
面向PC端恶意应用的自动化测试系统设计与实现
这是一篇关于自动化,集群管理,流量分析的论文, 主要内容为随着互联网应用和相关业务的迅猛发展,网络设备得到广泛普及,我国网民使用个人电脑上网的比例逐年攀升,众多组织和个人面临来自各类恶意应用的安全威胁。恶意应用测试指通过运行恶意应用,分析其网络流量特征。开展恶意应用自动化测试工作,有助于为研究此类应用提供重要支撑,从而更有效地维护网络安全和国家安全。运行在PC端的恶意应用种类繁多、运行平台复杂,需要投入大量人力和真实的网络才能及时测试和分析。为解决上述问题,该论文设计并实现面向PC端恶意应用的自动化测试系统,通过大规模、自动化、并行化的方式运行恶意应用以提高测试效率。根据运行平台不同,恶意应用大致分为以下几种:Windows、Linux和MacOS系统的客户端应用以及Chrome、Firefox、Edge、Opera浏览器的扩展应用。本论文搭建并管理三种操作系统的虚拟机集群,虚拟机中安装浏览器,为恶意应用提供运行环境,系统通过自动化脚本运行恶意应用。本论文开发Web服务,负责管理虚拟机集群、应用和脚本等实体,并监控自动化任务下发、调度、部署和运行整个过程。本论文对自动化脚本编写过程中应用元素检查流程、操控接口设计两个部分做出优化,大大减少工作人员编写脚本所需时间。系统在应用自动化运行期间,抓取后台流量并进行分析,分析内容为获取数据包中的目的IP地址以及判断SNI(Server Name Indication)域名的可信度。系统基于前后端分离的B/S架构设计,采用多层次MVC的软件架构模式。前端采用Vue.js开发,服务端使用Flask与MongoDB开发,采用Qemu/KVM对虚拟化提供技术支持并由libvirt管理虚拟机。系统根据恶意应用运行平台不同,封装不同的自动化技术,提供统一的操控接口。系统使用Ansible部署自动化执行任务,在虚拟机中通过Scapy抓取后台流量并解析。本论文的主要工作包含虚拟机集群管理、恶意应用及自动化任务管理、脚本编写过程优化、流量分析等内容,通过该系统用户可以在虚拟机集群中规模化、并行化、自动化运行恶意应用,并进行流量分析。该系统将极大便利应用自动化测试工作,给技术人员提供有力支持。系统具有良好的扩展性,方便技术人员扩展虚拟机数量、增加新的恶意应用以及自动化脚本,以便进行更多测试。
智能流量控制系统的设计与实现
这是一篇关于流量采集,流量分析,用户行为分析,流量控制的论文, 主要内容为互联网在人们日常生活中占据着越来越重要的地位,2013年是中国宽带建设实现跨越性发展的一年,工信部正式启动“宽带中国2013专项行动”,随后,提出《“宽带中国”战略及实施方案》。面对宽带中国战略的实施,使得通信行业迫切需要能够提升用户上网感知,优化整体网络的工具,以提高自己的竞争力。智能流量控制是近几年兴起的对互联网流量进行管理的有效工具和手段。流量控制是互联网的一项控制手段,它根据流量分析的结果有效的采取相关技术手段,对P2P、非法VOIP、异常流量(DDoS/DoS,蠕虫等)、不良信息等进行管控,并以此为手段来提高互联网运行能力,提升互联网用户感知,增强公司宽带运营竞争能力。本文在现有CMNET网络架构上,通过探讨流量采集、分析、控制等技术手段,并根据系统的实际需求,完成智能流控系统的设计与实现。首先,本文分析了智能流控系统的开发背景及市场需求,描述了山东移动CMNET的网络现状。其次,根据目前情况探讨了系统的部署方式,对系统进行了简要介绍,讨论了系统实现的设计思路。在此基础上进行了系统的非功能需求和功能性需求分析,并以架构图、流程图、用例图等形式详细说明系统功能,进而给出了该项目的系统需求和开发指南。基于前文的需求分析,进而探讨智能流量控制系统的架构设计。首先提出系统的设计目标和设计原则,并从物理架构和逻辑架构两个方面分别讨论架构设计。物理架构方面着重研究了CMNET网络现状,及在此基础上的流控系统平台的部署架构；在逻辑架构讨论中,分析了系统的外部接口、逻辑处理层和应用层,及各层的功能。在功能架构分析中,探讨了系统各个部分的功能组成,得出了系统的功能流程。其次,对智能流量控制系统进行详细设计。依据需求分析中提出的模块构成进行系统设计,着重对其中的两个模块设计进行了详细介绍。并在系统建模中,对智能流量控制系统进行了简单描述,分析了流量采集控制的几种模式,并给出了采集控制模式的选择建议。在详细设计中,利用架构图进行设计分析,着重描述了用户行为分析模块,并简要描述了网管功能模块。再次,基于详细设计介绍了各个模块的实现,并得出了系统初步的效果图。然后详细分析了流量采集分析、流量控制访问过滤、用户行为分析和网管功能的实现。在详细设计的基础上,讨论了系统测试,并详细分析了压力测试过程。最后,本作者简要介绍了智能流量控制系统的实际应用情况,总结了系统设计实现的工作与不足,对智能流量控制系统的下一步工作提出了改进建议。综上所述,本文在探讨了互联网现状和流量采集分析控制技术的基础上,完成了针对通信行业的智能流量控制系统的设计与实现。
面向PC端恶意应用的自动化测试系统设计与实现
这是一篇关于自动化,集群管理,流量分析的论文, 主要内容为随着互联网应用和相关业务的迅猛发展,网络设备得到广泛普及,我国网民使用个人电脑上网的比例逐年攀升,众多组织和个人面临来自各类恶意应用的安全威胁。恶意应用测试指通过运行恶意应用,分析其网络流量特征。开展恶意应用自动化测试工作,有助于为研究此类应用提供重要支撑,从而更有效地维护网络安全和国家安全。运行在PC端的恶意应用种类繁多、运行平台复杂,需要投入大量人力和真实的网络才能及时测试和分析。为解决上述问题,该论文设计并实现面向PC端恶意应用的自动化测试系统,通过大规模、自动化、并行化的方式运行恶意应用以提高测试效率。根据运行平台不同,恶意应用大致分为以下几种:Windows、Linux和MacOS系统的客户端应用以及Chrome、Firefox、Edge、Opera浏览器的扩展应用。本论文搭建并管理三种操作系统的虚拟机集群,虚拟机中安装浏览器,为恶意应用提供运行环境,系统通过自动化脚本运行恶意应用。本论文开发Web服务,负责管理虚拟机集群、应用和脚本等实体,并监控自动化任务下发、调度、部署和运行整个过程。本论文对自动化脚本编写过程中应用元素检查流程、操控接口设计两个部分做出优化,大大减少工作人员编写脚本所需时间。系统在应用自动化运行期间,抓取后台流量并进行分析,分析内容为获取数据包中的目的IP地址以及判断SNI(Server Name Indication)域名的可信度。系统基于前后端分离的B/S架构设计,采用多层次MVC的软件架构模式。前端采用Vue.js开发,服务端使用Flask与MongoDB开发,采用Qemu/KVM对虚拟化提供技术支持并由libvirt管理虚拟机。系统根据恶意应用运行平台不同,封装不同的自动化技术,提供统一的操控接口。系统使用Ansible部署自动化执行任务,在虚拟机中通过Scapy抓取后台流量并解析。本论文的主要工作包含虚拟机集群管理、恶意应用及自动化任务管理、脚本编写过程优化、流量分析等内容,通过该系统用户可以在虚拟机集群中规模化、并行化、自动化运行恶意应用,并进行流量分析。该系统将极大便利应用自动化测试工作,给技术人员提供有力支持。系统具有良好的扩展性,方便技术人员扩展虚拟机数量、增加新的恶意应用以及自动化脚本,以便进行更多测试。
面向PC端恶意应用的自动化测试系统设计与实现
这是一篇关于自动化,集群管理,流量分析的论文, 主要内容为随着互联网应用和相关业务的迅猛发展,网络设备得到广泛普及,我国网民使用个人电脑上网的比例逐年攀升,众多组织和个人面临来自各类恶意应用的安全威胁。恶意应用测试指通过运行恶意应用,分析其网络流量特征。开展恶意应用自动化测试工作,有助于为研究此类应用提供重要支撑,从而更有效地维护网络安全和国家安全。运行在PC端的恶意应用种类繁多、运行平台复杂,需要投入大量人力和真实的网络才能及时测试和分析。为解决上述问题,该论文设计并实现面向PC端恶意应用的自动化测试系统,通过大规模、自动化、并行化的方式运行恶意应用以提高测试效率。根据运行平台不同,恶意应用大致分为以下几种:Windows、Linux和MacOS系统的客户端应用以及Chrome、Firefox、Edge、Opera浏览器的扩展应用。本论文搭建并管理三种操作系统的虚拟机集群,虚拟机中安装浏览器,为恶意应用提供运行环境,系统通过自动化脚本运行恶意应用。本论文开发Web服务,负责管理虚拟机集群、应用和脚本等实体,并监控自动化任务下发、调度、部署和运行整个过程。本论文对自动化脚本编写过程中应用元素检查流程、操控接口设计两个部分做出优化,大大减少工作人员编写脚本所需时间。系统在应用自动化运行期间,抓取后台流量并进行分析,分析内容为获取数据包中的目的IP地址以及判断SNI(Server Name Indication)域名的可信度。系统基于前后端分离的B/S架构设计,采用多层次MVC的软件架构模式。前端采用Vue.js开发,服务端使用Flask与MongoDB开发,采用Qemu/KVM对虚拟化提供技术支持并由libvirt管理虚拟机。系统根据恶意应用运行平台不同,封装不同的自动化技术,提供统一的操控接口。系统使用Ansible部署自动化执行任务,在虚拟机中通过Scapy抓取后台流量并解析。本论文的主要工作包含虚拟机集群管理、恶意应用及自动化任务管理、脚本编写过程优化、流量分析等内容,通过该系统用户可以在虚拟机集群中规模化、并行化、自动化运行恶意应用,并进行流量分析。该系统将极大便利应用自动化测试工作,给技术人员提供有力支持。系统具有良好的扩展性,方便技术人员扩展虚拟机数量、增加新的恶意应用以及自动化脚本,以便进行更多测试。
海量网络数据环境下的元数据管理及应用
这是一篇关于海量网络数据,元数据,元数据管理,流量分析的论文, 主要内容为元数据是描述数据的数据。这个名词起源于1969年,是由Jack E.Myers提出的。它第一次正式出现是在美国国家宇航局1987年发布的《目录交换格式》文档中,至今已经有近三十年的发展。近年来,大数据处理技术和数据分析技术不断发展,分析过程所依赖的元数据直接关系数据分析结果的准确性,越来越受到人们的重视。海量网络数据环境促使元数据使用场景爆发式地增长,同时也带来了元数据种类激增、量级增大、不同种类元数据间耦合性增强、元数据实效性和一致性难以保证等诸多问题和挑战。本文运用JavaEE、JPA、JDBC等技术,设计和实现了海量网络数据环境下的元数据管理系统的系统架构、软件架构、数据库、REST API等。本文设计和实现的元数据管理系统为用户提供统一的、一致的操作界面和平台,为元数据平台的管理者提供完整的版本管理策略,并具有一定的容灾能力。此外,本文设计和实现的元数据管理系统支持分层的权限管理,支持日志查询,使元数据管理更加高效、便捷。IP和域名是很重要的元数据。在现有的IP资源库中,并没有准确存储IP和域名两者的关联信息。本文首先对现有的IP资源库进行了数据覆盖率、数据重合率、数据可信度等多个维度的对比分析,并且设计和实现了基于元数据管理系统的IP资源库。然后本文对IP和域名的对应关系的存储加以研究,通过对比分析和研究编辑距离、LCS算法、GST算法、字符串汉明距离和相邻度等算法,确定了域名相似度的计算方法,并重点阐述了 IP和域名数据在入库过程中的数据产生算法和数据插入算法。最后,本文对IP和域名这两种重要的元数据从流量、访问用户数、综合访问量、平均用户流量、省份和地市特征等多个角度进行分析与研究,并通过聚类的方式研究和分析了几种常见的用户兴趣模式。
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