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第1章 互联网流量大数据背景1

1.1 网络流量记录与分析1

1.2 网络流量研究现状2

1.2.1 网流信息的归档与查询2

1.2.2 网络流量的归档与查询3

1.2.3 对研究现状的分析4

1.3 互联网流量大数据平台5

1.4 国际前沿进展8

1.5 小结9

参考文献9

第2章 互联网流量测量与带宽管理11

2.1 流量测量概述11

2.1.1 Internet流量测量11

2.1.2 流量测量的难点12

2.1.3 流量测量的目的12

2.1.4 网络测量与流量测量12

2.1.5 流量测量的分类13

2.1.6 离线测量与实时测量13

2.2 现有算法研究工作14

2.2.1 原始记录算法及其存在的问题14

2.2.2 解决问题的思路14

2.2.3 采样算法15

2.2.4 Multi-Stage Filter算法15

2.2.5 Multi-Resolution Space Code Bloom Filter算法17

2.2.6 其他算法18

2.2.7 工业界的解决方案18

2.2.8 NetFlow介绍18

2.2.9 NetFlow卡的工作原理18

2.3 流量管理概述21

2.3.1 流量管理定义22

2.3.2 流量控制23

2.3.3 高速流量管理调度算法比较与分析24

2.3.4 现有流量管理系统40

2.3.5 协同式流量管理系统47

2.4 结束语49

参考文献50

第3章 互联网流量档案化55

3.1 高速网包获取的关键技术55

3.1.1 网包55

3.1.2 Linux-NAPI55

3.1.3 libpcap56

3.1.4 PF RING57

3.1.5 Netmap58

3.1.6 Scap59

3.2 网包位图索引压缩算法60

3.2.1 位图索引数据库60

3.2.2 WAH索引压缩算法61

3.2.3 PLWAH算法62

3.2.4 COMPAX算法63

3.3 流量归档查询系统64

3.3.1 基于关系数据库的系统实现64

3.3.2 TM系统65

3.3.3 TIFA系统实现［14］77

3.3.4 TIFAflow系统［15］［16］79

3.3.5 NET-FLI流记录压缩与查询系统85

3.3.6 Hyperion87

3.4 处理平台展望90

3.4.1 多核处理平台［17］90

3.4.2 GPU方法［18］90

3.5 小结91

参考文献92

第4章 互联网流量大数据存储94

4.1 流量大数据-移动互联网增长背景94

4.2 流量大数据-采集、获取与归集96

4.3 流量大数据-平台架构及系统实现98

4.3.1 Hadoop集群98

4.3.2 HBase集群99

4.3.3 优化策略102

4.3.4 HBase与DatabaseX比较103

4.4 流量大数据-经营与挑战106

4.4.1 流量大数据经营106

4.4.2 流量大数据—挑战110

4.5 流量大数据—总结111

参考文献112

第5章 互联网流量攻击检测关键技术113

5.1 网包处理流程113

5.1.1 系统结构113

5.1.2 功能模块图118

5.1.3 多核组织模式118

5.2 多模匹配算法概述119

5.2.1 Bloom Filter算法及其改进119

5.2.2 AC算法及其改进119

5.2.3 BM算法的推广型120

5.3 基于Bloom Filter的匹配引擎120

5.3.1 Bloom Filter算法120

5.3.2 参数选择121

5.3.3 散列函数选择122

5.4 基于HBM算法的匹配引擎123

5.4.1 记号和假设123

5.4.2 BM算法回顾123

5.4.3 HBM算法概述124

5.4.4 HBM算法的初始化流程126

5.4.5 HBM算法运行流程131

5.4.6 HBM算法在多核平台上的优化132

5.4.7 HBM算法的证明与分析134

5.5 实验与分析145

5.5.1 实验环境145

5.5.2 基于Bloom Filter算法的引擎性能145

5.5.3 基于HBM算法的引擎性能147

5.6 本章小结和展望149

参考文献150

第6章 互联网流量攻击检测实例152

6.1 数据中心的服务监测152

6.2 互联网服务访问行为分析153

6.3 互联网服务抗DDoS攻击154

6.4 互联网安全实时对抗156

6.5 网络攻击检测与流式处理158

6.5.1 Twitter Storm流计算158

6.5.2 Yahoo ！ S4分布式流计算平台159

6.5.3 Facebook DataFreeway/Puma3159

6.5.4 Apache Spark平台160

参考文献160

第7章 互联网化软件流量行为分析162

7.1 安全软件简介162

7.2 测试方案163

7.2.1 测试环境163

7.2.2 测试方法164

7.3 网络流量分析164

7.3.1 流量包进行统计164

7.3.2 网络行为频率分析166

7.3.3 网络行为数目分析168

7.3.4 网络行为间隔累积分布对比170

7.3.5 朱雀网络行为分析170

7.3.6 玄武网络行为分析173

7.3.7 远程通信地址分析174

7.4 流量分析结论176

参考文献179

附录A联通大数据平台流量记录格式181

附录B 联通大数据平台测试环境183