基于流量的中职校园网用户行为分析

摘要

当前校园网中，手机、智能电视和影音盒子等智能网络终端数量井喷式增长，基于移动学习的教学资源数量也成倍增加，致使校园网络流量呈现复杂性和多样性；作为校园网络主体用户的中职学生，其网络素养意识培养和网络行为可管理性成为当前教育重要主题之一。依据网络测量及行为学理论，研究校园网用户流量行为，了解网络使用状况，为合理分配网络带宽、网络监测、异常行为发现和网络服务质量提升等网络管理工作提供理论依据有着重要的意义。
　　计算机网络用户流量行为的研究通过对网络流量数据采集、缩减与抽样和数据的共享与去隐私处理等,获取反映网络流量特征的数据，通过网络流量模型进行分析，有效地对网络流量将来行为趋势进行预测，为网络用户流量行为分析提供了真实可靠的依据。
　　目前，针对中职校园网络及用户流量行为相关研究较少，本文设计了采用零拷贝思想的采集系统对校园网数据进行采集，利用分形布朗运动模型对网络流量分析，研究用户流量行为，对未来网络流量进行预测。
　　论文主要完成的工作如下：
　　1.在高速数据采集传输系统等理论基础之上，建立基于 Libpcap、采用零拷贝(zero–copy)思想的高速采集系统，提高数据包的采集速度，实现实时数据的高效高速采集。
　　2.分析流量缩减、抽样和去私隐等技术方法，结合 Libpcap实现数据预处理；分析流量数据的存储格式及流量计量方法，利用数据库技术存储每 IP流量及特征数据，为后期流量分析预测奠定基础。
　　3.分析网络流量特征，比较各类网络流量模型，依据自相似模型建模理论，建立了分形布朗运动模型，对网络用户流量行为进行了分析；依据季节性时间序列模型对网络流量进行预测，实验结果，验证了论文思想在网络用户流量行为分析中的正确性和有效性。

目录

声明

西北师范大学研究生学位论文作者信息

1 绪 论

1.1 研究的背景及意义

1.2 国内外研究现状及存在问题.

1.3中职校园网用户行为特征

1.4论文的主要研究内容和方法

1.5论文组织结构

1.6本章小结

2 网络流量测量技术

2.1 网络流量测量技术

2.2基于网卡流量采集技术

2.3零拷贝技术

2.4本章小结

3 网络流量模型

3.1 网络流量特征

3.2主要网络流量模型

3.3本章小结

4 分形布朗运动模型及算法描述

4.1 布朗运动

4.2分形布朗运动模型及算法

4.3 Hurst系数的估计算法

4.4本章小结

5 校园网流量行为分析及预测

5.1网络流量采集系统实现

5.2分形布朗运动模型实现

5.3流量行为特征的分析

5.4流量行为季节性时间序列预测

5.5本章小结

6 总结与展望

6.1 本文的主要贡献

6.2 下一步工作的展望

参考文献

攻读硕士学位期间学术成果

致谢