【技术实现步骤摘要】
一种计算机网络数据流量监测系统及方法
[0001]本专利技术属于网络数据监测
;具体是一种计算机网络数据流量监测系统及方法。
技术介绍
[0002]快速发展的IP网络技术促使大量新兴的商业应用、服务涌现。这些新兴的服务以及需求促使用户们对网络带宽、性能、服务质量、安全性提出了更高的要求。汇聚层交换机,需要对大量的用户报文做转发,合理的分配带宽,监控网络数据流显得尤为关键。通过数据流量的分类、分析可以有效的检测设备状态以及用户信息,根据这些统计信息,网管可以用来规划网络和应用资源来满足客户的需求。同时,可以侦测用户状态,获取到详细的客户所使用的网络和应用资源;实现对数据流的实时识别和分类;防止DOS攻击,病毒和网络蠕虫等。这些数据有助于了解和反馈安全事故。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种计算机网络数据流量监测系统及方法,监测网络数据流量,维护用户计算机网络安全。
[0004]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现:
[0005]一种计算机网络数据流量监测系统,包括异常流量分析模块、网络接口分析模块、内存检测模块、维修模块和服务器;
[0006]所述网络接口分析模块用于分析计算机网络接口数据流信息,具体分析方法包括以下步骤:
[0007]步骤S21:在计算机网络接口设置数据流检测单元,数据流检测单元用于检测当用户不上网时计算机网络接口处的数据流量,建立坐标系,将获得的计算机网络接口处的数据流量与检测时间输入到坐标系中,并将相邻两点之间使用平滑 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种计算机网络数据流量监测系统,其特征在于,包括异常流量分析模块、网络接口分析模块、内存检测模块、维修模块和服务器;所述网络接口分析模块用于分析计算机网络接口数据流信息,具体分析方法包括以下步骤:步骤S21:在计算机网络接口设置数据流检测单元,数据流检测单元用于检测当用户不上网时计算机网络接口处的数据流量,建立坐标系,将获得的计算机网络接口处的数据流量与检测时间输入到坐标系中,并将相邻两点之间使用平滑曲线连接;步骤S22:设置数据流量警戒线,并将数据流量警戒线输入到坐标系中;步骤S23:当坐标系中出现计算机网络接口处的数据流量超过数据流量警戒线时,持续对超过的计算机网络接口处的数据流量在坐标系中进行标记;步骤S24:建立流量警戒库,将超过的计算机网络接口处的数据流量和对应的检测时间储存到流量警戒库中;步骤S25:设置探索单元,探索单元用于当出现计算机网络接口处的数据流量超过数据流量警戒线时,生成探索信号,并对探索信号进行追踪,探索信号随网络接口处的数据流进行传输;步骤S26:获取探索信号途径应用,并对探索信号途径应用进行标记,将标记好的应用信息储存到流量警戒库中对应的位置;步骤S27:设置捕获单元,捕获单元用于当出现计算机网络接口处的数据流量超过数据流量警戒线时,对超过数据流量警戒线的网络接口处的数据流进行捕获,对捕获的数据流进行分析,并将分析结果储存到流量警戒库中对应的位置;所述异常流量分析模块用于检测计算机网络中异常数据流量,具体检测方法包括以下步骤:步骤S11:从互联网中获取计算机网络异常数据流量案例信息;步骤S12:建立神经网络模型,神经网络模型包括输入层、处理层和输出层,相邻各层之间神经元节点单方向连接,选取计算机网络数据流大小、网络时延和计算机设备的CPU利用率作为神经网络输入参数,神经网络模型输出层的输出结果为计算机网络异常数据参数;步骤S13:进入神经网络的训练和学习阶段,选取c组已知计算机网络数据流大小、网络时延和计算机设备的CPU利用率的参数作为输入的训练样本,通过训练学习使神经网络建立计算机网络异常数据参数与输入参数之间的关系;步骤S14:进入神经网络的预测和仿真结果分析阶段,选取e组已知计算机网络数据流大小、网络时延、计算机设备的CPU利用率和计算机网络异常数据参数作为测试样本输入到已受训练的神经网络模型中进行验证,检验测试神经网络训练和学习结果的可行性和准确性,并对训练结果进行仿真,在预测结果出来后用函数进行反归一化处理得到所需的预测结果,将输出数据与验证数据对比,使神经网络模型的训练结果得到验证;步骤S15:获取当前的计算机网络数据流大小、网络时延和计算机设备的CPU利用率,并将当前的计算机网络数据流大小、网络时延和计算机设备的CPU利用率输入到神经网络模型中,获得计算机网络异常数据参数;步骤S16:当获得计算机网络异常数据参数为网络异常数据时,生成报警信号,并将报警信号发送到服务器,服务器向用户发送网络异常数据报警信息。
2.根据权利要求1所述的一种计算机网络数据流量监测系统,其特征在于,所述内存检测模块用于检测计算机中内存的使用状况,具体检测方法包括以下步骤:步骤S31:获取计算机中已使用内存的使用状况;步骤S32:从互联网中获取异常应用信息,建立异常应用名单表,将获取到的异常应用信息输入到异常应用名单表中;步骤S33:将占用计算机内存的应用与异常...
【专利技术属性】
技术研发人员:李晓兰,陈国康,蒋长强,
申请(专利权)人:深圳市光网世纪科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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