基于流量識別的網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用深入人類社會生活各個方面，因此，網(wǎng)絡(luò)用戶和網(wǎng)絡(luò)的可管理性顯得日益重要。用戶行為分析是網(wǎng)絡(luò)用戶及網(wǎng)絡(luò)自身管理的重要技術(shù)手段。通過用戶行為分析，可以統(tǒng)計大規(guī)模用戶行為的模式、訪問習(xí)慣，進而指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)流量管理的策略制定，同時增強網(wǎng)絡(luò)流量的安全監(jiān)測能力。
　　 目前網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析多采用離線數(shù)據(jù)分析方式，缺乏對網(wǎng)絡(luò)行為模式的在線監(jiān)測能力。本論文研究動態(tài)在線方式下，網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析的方法和關(guān)鍵技術(shù)，通過運用網(wǎng)絡(luò)流量識別和報文分類技

2、術(shù)，從網(wǎng)絡(luò)流量中分離出用戶使用網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的流量狀況，進而從用戶行為的角度加以分析，研究用戶行為與流量特征之間的關(guān)系。論文主要完成的工作如下：
　　 ①對現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)流量識別方法和報文分類技術(shù)進行分析，為實時網(wǎng)絡(luò)用戶行為的測量提供了理論依據(jù)。
　　 ②總結(jié)了靜態(tài)離線網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析方法，提出了一種在線網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析模型：通過在線的用戶行為模式分析和異常行為模式檢測，提供實時的用戶行為監(jiān)測結(jié)果。
　　 ③研究了在數(shù)據(jù)流

3、特點下的頻繁項集挖掘模型和方法，提出了一種基于滑動時間窗口模型的頻繁模式挖掘算法BA FIM。該算法能夠快速在線挖掘一定時間段內(nèi)的頻繁項集，進而得到最近一段時間內(nèi)的用戶行為關(guān)聯(lián)規(guī)則。
　　 ④在Linux的Netfilter框架下，設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于流量識別的在線網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析原型系統(tǒng)。實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)用戶行為的實時測量、可視化的用戶行為統(tǒng)計分析和在線關(guān)聯(lián)規(guī)則分析和異常模式檢測。實驗結(jié)果，驗證了論文思想在網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析中的正確性