SDN流量监控研究（2016年）

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简介：
该流量监控系统，构建于SDN架构之上，是一种先进的1G/10G/40G网络监视连接结构。它利用高性能、开放式以太网交换机，以极低的资本支出和运营支出成本，对组织的网络流量进行全方位、无缝的安全监控和流量追踪。作为一种全新的网络数据包代理（NPB）设计，该系统旨在克服现有基于NPB监控解决方案所存在的诸多挑战。该流量监控系统基于SDN的中心化架构，并展现出以下显著特性：它实现了横向扩展的连接结构，从而能够覆盖企业内部的各个区域进行全面的监控；同时，它采用统一的管理平台，极大地简化了操作流程，使其更加便捷易用；此外，该系统还提供了多租户机制，方便多个IT团队（包括NetOps、DevOps和SecOps）协同工作。

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客服

关于SDN环境下流量监控的研究（2016年）

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本文研究了在软件定义网络(SDN)环境中如何有效实施流量监控的方法和技术，旨在提升网络安全性和性能优化。发表于2016年。基于SDN的流量监控系统是一种现代网络监测架构，适用于1G/10G/40G网络连接，并使用高性能、开放式的以太网交换机，在低资本支出与运营成本的情况下实现对组织内网络流量的安全监控及跟踪。该系统是新一代网络数据包代理（NPB）的设计成果，旨在解决当前基于NPB的监控方案所遇到的问题。其特点包括： - 采用SDN为中心架构； - 实现横向扩展连接结构，在企业范围内进行全面监测； - 提供单一平台管理功能，使操作更为简便； - 支持多租户机制，适用于不同IT团队（如NetOps、DevOps和SecOps）。

关于应用层网络流量的监控研究

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本研究聚焦于应用层网络流量的实时监控技术，探讨了监测工具与数据分析方法，并提出优化策略以提升网络安全性和用户体验。主要在应用层对网络流量进行监控，提高了准确率。

SDN环境中网络流量监控与控制系统的构建

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本研究探讨了在软件定义网络（SDN）环境下构建高效能、灵活的网络流量监控与控制系统的方法，旨在优化网络性能和安全性。由于软件定义网络（SDN）具有可编程特性和控制与转发分离的特点，在这种环境下进行网络流量测控与传统的IP网络有所不同。本段落提出了一种基于sFlow技术的解决方案，用于监测和控制系统中的网络流量，并通过使用sFlow数据收集功能将数据采集过程从SDN控制器中独立出来。我们搭建了一个实验环境，该环境结合了OpenDaylight控制器和Mininet工具，并模拟拒绝服务攻击以生成异常流量。最终，利用所提出的网络流量测控方法成功拦截了这些异常流量。

基于SDN架构的Python网络流量监控与控制源码.zip

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本资源提供了一种基于SDN（软件定义网络）架构的Python代码实现方案，用于实时监测和控制网络流量。通过简洁高效的脚本，用户能够轻松管理和优化其网络环境中的数据传输效率。该工具特别适用于需要灵活配置网络策略的研究人员和技术专家。基于SDN架构的网络流量监控与控制源码已调试完毕并确保可运行，请放心下载使用。该资源主要适用于计算机相关专业的学生或从业者，并可以用于期末课程设计、大作业及毕业设计等项目中。

车流量监控视频车流量监控视频

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本视频展示了一套先进的车流量监控系统，通过实时数据分析和智能算法，为城市交通管理和规划提供关键信息。车流量监测视频

流量监控.rar

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流量监控工具是一款实用的数据分析软件，帮助用户实时监测网络流量使用情况，有效管理带宽资源，适用于个人及企业用户。在Windows 10 64位系统下使用VS2015和OpenCV开发一个利用百度AI实现的人流监控程序，并包含支持openssl的libcurl库、openssl64库以及jsoncpp库。

基于SDN的实时信息系统数据流量监控系统设计

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本研究提出了一种基于软件定义网络（SDN）的实时信息系统数据流量监控系统设计方案，旨在实现高效、灵活的数据流量管理和异常检测。为解决传统信息系统数据流量实时监控精准度低的问题，本段落提出了一种基于SDN（软件定义网络）的信息系统数据流量实时监控系统的方案设计。根据该系统的总体架构，我们设计了硬件结构框图，并选择了具有移动数据传输功能的ab-8800型号数据采集器，这种设备不受地点限制；同时使用DP100/DP300型号的数据处理器来剔除大量冗余信息并优化整体数据结构。依据这一系统的设计思路，在数据监控模块中实现了对信息系统流量的实时监测。实验结果显示，该系统的流量实时监控精准度最高可达89%，为企业的业务拓展提供了重要的参考方向和决策支持。

SDN-DDOS-Monitor：SDN-DDoS监控工具

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SDN-DDOS-Monitor是一款专为监测和防御基于软件定义网络(SDN)环境下的分布式拒绝服务(DDoS)攻击而设计的高效监控工具。 SDN-DDoS监控器SDN-DDoS-Monitor是由Felipe A. Lopes在P4Sec项目范围内开发的应用程序。该项目是UC San Diego、CAIDA以及德克萨斯A&M大学（美国）与INF/UFRGS、UnB和UFPE（巴西）之间的合作成果。该应用程序使用K-means算法来检测SDN网络中的DDoS攻击。 K-means聚类算法是一种矢量量化方法，最初来自信号处理领域，在数据挖掘的聚类分析中非常流行。它旨在将n个观测值划分为k个群集，其中每个观测值都属于具有最接近均值的群集，并以此作为该群集的原型。我们使用这种方法来检测由BoNeSi-DDoS僵尸网络模拟器生成的异常流量。在存储库中，您可以找到用于生成综合流量并获取K-means算法所需输入数据集的脚本、拓扑和Ryu应用程序。这些数据集中包含的数据位于相关文件夹内。

关于SDN网络链路监测方法的论文研究.pdf

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本文探讨了一种基于软件定义网络（SDN）的链路监控技术的研究与应用，旨在提高网络管理效率和可靠性。通过分析现有SDN架构，提出创新性的链路检测机制以实现更精确、实时的网络状态监测。基于SDN网络链路监测方法的研究指出，当前SDN网络在集中控制方面存在智能化和灵活性方面的不足，并提出了一种利用控制器来监测底层网络链路的方法以解决这些问题。该方法充分考虑了控制器的作用。