網(wǎng)絡(luò)行為觀測(cè)系統(tǒng)NBOS的并行化設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的中期報(bào)告

網(wǎng)絡(luò)行為觀測(cè)系統(tǒng)NBOS的并行化設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的中期報(bào)告一、背景介紹網(wǎng)絡(luò)行為觀測(cè)系統(tǒng)(NetworkBehaviorObservationSystem,NBOS)是一種重要的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)測(cè)工具，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)外所有流量，并通過行為分析算法檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量和攻擊。然而，隨著網(wǎng)絡(luò)流量的爆發(fā)式增長(zhǎng)，NBOS面臨著計(jì)算壓力越來越大的問題，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)和分析過程的效率低下。因此，本報(bào)告旨在介紹對(duì)NBOS進(jìn)行并行化設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的中期成果，以提高其系統(tǒng)性能。二、需求分析為了提高NBOS的性能，需要對(duì)其進(jìn)行并行化處理。具體而言，需要滿足以下需求：1.支持高并發(fā)監(jiān)測(cè)：網(wǎng)絡(luò)內(nèi)外流量的監(jiān)測(cè)需要支持高并發(fā)。2.分布式算法的實(shí)現(xiàn)：NBOS需要實(shí)現(xiàn)分布式算法，以加速行為分析的過程。3.多核CPU的利用：支持多核CPU的利用，提高系統(tǒng)性能。三、設(shè)計(jì)方案針對(duì)以上需求，我們提出了以下設(shè)計(jì)方案：1.對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行劃分：將網(wǎng)絡(luò)流量按照時(shí)間或流量大小等特性進(jìn)行劃分，以便并行處理。2.分布式算法的實(shí)現(xiàn)：使用MapReduce模型實(shí)現(xiàn)行為分析算法，在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上完成數(shù)據(jù)的分片，分散計(jì)算量。3.多線程和多進(jìn)程：利用多線程和多進(jìn)程技術(shù)，以提高系統(tǒng)性能。4.數(shù)據(jù)壓縮：對(duì)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，減小數(shù)據(jù)大小，提高傳輸效率。5.分布式存儲(chǔ)：使用分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，以增加存儲(chǔ)容量和提高性能。四、實(shí)現(xiàn)方法1.數(shù)據(jù)流劃分：將網(wǎng)絡(luò)流量按照時(shí)間或流量大小等特性進(jìn)行劃分，可采用Hash劃分、RoundRobin劃分等方法。2.分布式算法實(shí)現(xiàn)：使用MapReduce模型實(shí)現(xiàn)行為分析算法，在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上完成數(shù)據(jù)的分片，分散計(jì)算量。3.多線程和多進(jìn)程：利用Python的多線程和多進(jìn)程技術(shù)進(jìn)行并行處理。4.數(shù)據(jù)壓縮：使用在線壓縮算法，如Zlib、LZO等進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮。5.分布式存儲(chǔ)：使用分布式文件系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，如HDFS等。五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果我們?cè)谝慌_(tái)6核CPU的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，監(jiān)測(cè)了網(wǎng)絡(luò)流量100GB，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：1.數(shù)據(jù)流劃分能夠有效地減少單機(jī)負(fù)載，提高監(jiān)測(cè)效率。2.分布式算法能夠有效地分散計(jì)算量，提高行為分析算法的效率。3.多線程和多進(jìn)程技術(shù)能夠有效地提高系統(tǒng)性能。4.數(shù)據(jù)壓縮能夠減小數(shù)據(jù)傳輸負(fù)載，提高傳輸效率。5.分布式存儲(chǔ)能夠增加存儲(chǔ)容量，提高數(shù)據(jù)處理效率。六、總結(jié)與展望本報(bào)告介紹了針對(duì)網(wǎng)絡(luò)行為觀測(cè)系統(tǒng)NBOS進(jìn)行并行化設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的中期成果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明