基于深度包识别的企业网络大数据分析系统

作     者：孟诗寂 

作者单位：苏州大学 

学位级别：硕士

导师姓名：贾俊铖

授予年度：2016年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 

主      题：包过滤 深度包监测 协议分析 企业网络数据 通用性能数据库 大数据 Hadoop 数据挖掘 

摘      要：随着信息技术的迅速发展,互联网已经成为人们学习、工作、生活中不可缺少的重要组成部分。而互联网经过二十多年的发展,已经由早期较为简单的构成形态演化为现如今极大丰富的状态。网内的应用更是日新月异、层出不穷,持续变化着。这种发展态势也对所有网络管理系统构成了严峻的考验,尤其企业网络更是首当其冲。企业网络承载了业务系统、生产系统、数据中心、个人应用和移动应用等等各类网络应用,又对性能、安全和用户体验有着较高要求。本文提出的基于深度包识别技术的网络数据监测技术和数据分析技术所构建的网络数据分析系统,可以实现将企业内部全网的运作状态数据化、可视化。运用深度包检测技术,实现从数据包获取到各类协议分析的功能,并输出结果到数据分析系统。数据分析系统由通用性能数据库和Hadoop分布式数据平台组成,可以将数据汇总成应用报告、用户报告等实时统计结果,并存储归并为更长时间周期内的历史报告,为网络分析管理提供更多依据。同时,各类应用数据也会同步至更高级别的大数据分析平台,经过去隐私化处理后,平台可以进行更大规模的数据挖掘、分析,并给出了一些实验功能及结果。