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基于NetFlow的网络异常流量检测系统设计与实现的中期报告

第一部分：研究背景和目的

1.1研究背景

随着网络应用的不断普及，网络安全威胁也愈发严峻，网络异常流量问题也日益突出。网络异常流量可能来自于网络攻击、网络故障、网络拥塞等多种原因，如何及时检测并解决这些异常流量问题对于网络安全及稳定运行至关重要。

传统的网络异常流量检测方法如基于规则的检测方法、基于统计的检测方法等，存在着漏检率高、误报率高、检测效率低等问题。而基于NetFlow的网络异常流量检测方法，则具有实时性强、流量分析精准等优点，逐渐成为网络安全领域关注的研究方向。

1.2研究目的

本项目旨在设计并实现一种基于NetFlow的网络异常流量检测系统，能够实时监测网络流量，判断网络流量是否异常，并针对异常流量进行及时报警和处理，保障网络安全及运行稳定。具体目标如下：

（1）设计并实现具有良好可扩展性和高效率的NetFlow数据采集模块；

（2）利用机器学习算法建立网络异常流量检测模型；

（3）实现异常流量告警与处理功能。

第二部分：研究内容和方法

2.1研究内容

（1）NetFlow流量采集

NetFlow是一种网络数据采集系统，可以从IP流量中提取有关源、目标、协议、端口、包数量和字节等级别的数据，并将其存储在流量记录中。采用NetFlow协议实现网络流量的采集以及流量数据的处理。

（2）网络异常流量检测模型

基于机器学习算法，建立网络异常流量检测模型，实现对网络流量进行分类，并判断其是否存在异常流量。

（3）异常流量告警与处理

当系统检测到异常流量时，及时报警并采取相应措施，如断开异常会话、限制异常流量、拦截恶意流量等。

2.2研究方法

（1）系统设计与实现：

采用C++编程语言，利用NetFlow协议实现网络流量采集模块，并使用机器学习算法建立异常流量检测模型；

（2）实验评估：

通过对真实的网络环境进行异常流量检测实验，评估系统的效果，并对结果加以分析和讨论。

第三部分：预期成果

（1）完成一个具有良好可扩展性和高效率的NetFlow数据采集模块；

（2）建立网络异常流量检测模型，实现对网络流量进行分类，并判断其是否存在异常流量；

（3）能够及时检测和报警网络异常流量，保障网络安全和稳定运行。

第四部分：进度安排

4.1第一阶段（已完成）

（1）研究NetFlow协议及流量采集原理，设计实现基于NetFlow的网络流量采集模块。

4.2第二阶段（正在进行）

（1）研究网络异常流量检测模型，选择合适的机器学习算法建立模型；

（2）进行模型训练和测试，优化模型；

（3）实现异常流量告警与处理功能。

4.3第三阶段（计划中）

（1）实验评估并分析结果；

（2）进行成果总结，撰写毕业论文。