網(wǎng)絡行為觀測系統(tǒng)NBOS的并行化設計和實現(xiàn)的中期報告

網(wǎng)絡行為觀測系統(tǒng)NBOS的并行化設計和實現(xiàn)的中期報告一、背景介紹網(wǎng)絡行為觀測系統(tǒng)(NetworkBehaviorObservationSystem,NBOS)是一種重要的網(wǎng)絡安全監(jiān)測工具，能夠實時監(jiān)測網(wǎng)絡內外所有流量，并通過行為分析算法檢測網(wǎng)絡中的異常流量和攻擊。然而，隨著網(wǎng)絡流量的爆發(fā)式增長，NBOS面臨著計算壓力越來越大的問題，導致監(jiān)測和分析過程的效率低下。因此，本報告旨在介紹對NBOS進行并行化設計和實現(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，需要對其進行并行化處理。具體而言，需要滿足以下需求：1.支持高并發(fā)監(jiān)測：網(wǎng)絡內外流量的監(jiān)測需要支持高并發(fā)。2.分布式算法的實現(xiàn)：NBOS需要實現(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、設計方案針對以上需求，我們提出了以下設計方案：1.對數(shù)據(jù)流進行劃分：將網(wǎng)絡流量按照時間或流量大小等特性進行劃分，以便并行處理。2.分布式算法的實現(xiàn)：使用MapReduce模型實現(xiàn)行為分析算法，在多臺計算機上完成數(shù)據(jù)的分片，分散計算量。3.多線程和多進程：利用多線程和多進程技術，以提高系統(tǒng)性能。4.數(shù)據(jù)壓縮：對流量數(shù)據(jù)進行壓縮，減小數(shù)據(jù)大小，提高傳輸效率。5.分布式存儲：使用分布式存儲系統(tǒng)對網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)進行存儲，以增加存儲容量和提高性能。四、實現(xiàn)方法1.數(shù)據(jù)流劃分：將網(wǎng)絡流量按照時間或流量大小等特性進行劃分，可采用Hash劃分、RoundRobin劃分等方法。2.分布式算法實現(xiàn)：使用MapReduce模型實現(xiàn)行為分析算法，在多臺計算機上完成數(shù)據(jù)的分片，分散計算量。3.多線程和多進程：利用Python的多線程和多進程技術進行并行處理。4.數(shù)據(jù)壓縮：使用在線壓縮算法，如Zlib、LZO等進行數(shù)據(jù)壓縮。5.分布式存儲：使用分布式文件系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)存儲，如HDFS等。五、實驗結果我們在一臺6核CPU的計算機上進行了實驗，監(jiān)測了網(wǎng)絡流量100GB，實驗結果表明：1.數(shù)據(jù)流劃分能夠有效地減少單機負載，提高監(jiān)測效率。2.分布式算法能夠有效地分散計算量，提高行為分析算法的效率。3.多線程和多進程技術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)傳輸負載，提高傳輸效率。5.分布式存儲能夠增加存儲容量，提高數(shù)據(jù)處理效率。六、總結與展望本報告介紹了針對網(wǎng)絡行為觀測系統(tǒng)NBOS進行并行化設計和實現(xiàn)的中期成果。實驗結果表明