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  • 流量分析

    2021-03-16 14:06:05
    一、流量分析的价值 业务上: 1.清晰了解流量来源以及各来源的质量。 2.清晰了解流量在产品内部的运行轨迹和路径,从而优化产品结构。 3.清晰了解在用户路径的每个节点上,流量转化和损耗情况,从而找出问题点进行...

    一、流量分析的价值
    业务上:
    1.清晰了解流量来源以及各来源的质量。
    2.清晰了解流量在产品内部的运行轨迹和路径,从而优化产品结构。
    3.清晰了解在用户路径的每个节点上,流量转化和损耗情况,从而找出问题点进行优化。
    4.清晰了解运营活动中,如何设计运营活动页、广告投放页等页面,能更好的承接流量和转化,提高ROI。
    技术上
    1.发现底层服务上的BUG,降低服务崩溃导致的损失。
    2.改进资源部署网络,合理分配软硬件资源。

    总的来说,流量分析主要是让我们知道,用户是从什么渠道到达产品的在产品内部是如何流转的最后用户在哪里退出产品。这样的话,我们就能对用户的行为形成一个闭环认知。从而可以更好的优化我们提供的服务和价值,让更多的用户体验到产品价值。

    二、流量分析常用指标和维度
    ·UV:每天访问产品的用户数。比如按照设备识别的用户数,按照登陆账户识别的用户数。
    ·PV︰每天访问产品的所有用户浏览数量总和。比如一个设备在某一天访问了app,打开五次页面,会计入浏览PV=5。
    ·停留时长∶用户在app、某个页面上的停留时长。一般用离开时间与进入时间来计算得出。
    ·转化率:这里的转化率指标是一个通用的概念。是指通过分子和分母共同作用产生的计算结果,比如从首页-货架详情页转化率,货架详情页-支付页的转化率,首页的跳出率,货架详情页的跳出率等(除的都是uv)。
    ·交易量/交易金额:每个用户每天在app上形成的交易量和交易金额。
    ·来源信息︰指每条流量日志中,关于上一级来源的标识。既可以做为用户进入app的来源分析使用,也可以做为app内部的路径分析使用。
    ·用户身份信息如性别、年龄﹔新老客;会员等级等信息。
    ·用户设备信息∶如移动设备的系统、app版本、连接方式等信息。
    ·用户行为信息:在app内每次操作的具体行为,触发的埋点,触发时间等信息。
    ·用户交易信息:用户在app内最终形成的交易信息,如购买时间,购买商品,购买金额等。

    三、如何进行流量分析

    ①流量来源分析
    对于交易类产品的流量,需要考虑它的质量,成本,成长属性等方面因素。

    来源构成与转化效率:
    	内部(如旅游类):
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    以OTA(Online Travel Agency,在线旅游)为例,如下图:
    [CTR(Click-Through-Rate):即点击通过率;(此处为展示-点击的意向转化率情况)]
    [CVR (Conversion Rate): 转化率;(此处为支付的转化情况)]
    在这里插入图片描述
    可做如下业务建议:
    ·有些来源引流效果明显,但是后续的详情页转化不高,可以先尝试进行详情页转化率的优化,达到提升来源价值的目的;
    ·有些来源引流效果不明显,但是后续的详情页转化率很高,可以尝试加大该来源的投入,增加其基数,达到提升来源价值的目的。

    总结:流量的来源分析,并不仅仅是让我们知道流量是从哪些地方来的。更重要的是,可以让我们知道每个来源对于产品的引流效果如何成交效果如何对产品的收益有多少贡献,以及对产品的传播能力有多强等。在众多的来源中,找出最适合自己产品的来源。从而在有限的投入中找出收益最高的那组来源组合

    ②流量路径分析

    流量质量和效率分析
    质量:流量是否真实可靠,并且与产品定位符合,从而吸引和维持大部分用户留下,并且持续使用。
    效率:流量是否能够迅速的体验到产品核心,并且能够快速的形成价值贡献。

    流量质量层面:(一般会涉及以下问题)
    1.流量是否是真实的。流量造假在第三方投放市场中经常会遇到,为了避免给公司造成损失,给产品带来无效流量,需要对流量的真实性做一定的监控。如监控量级波动落地页二次跳转率流量地区分布落地页到达时间分布等。通过一套完善的指标体系,从各个维度验证流量的合理性,最大限度的保证流量真实性。
    2.流量是否定位准确。产品一般都会对应一个人群,如果将不对应的人群引到产品中,结果必然是浪费感情。所以,需要对流量是否精准做监控。如监控落地页中有交互行为用户的占比核心功能或价值的到达率等。
    3.流量是否是一次性消费。如果某个来源带来的流量,仅仅是在当天进行了交互,而后就再没有返回过产品,这就意味着公司必须持续的对该来源进行投入,才能获得一定量级的用户。在公司预算有限的前提下,这种来源显然质量较低,需要被更优质的来源所替代。
    4.可以用流量的次日,周,月留存,来持续观察来源质量

    流量效率层面:(一般会涉及以下问题)
    1.流量是否能否到达或体验到核心价值
    对于每个进入app的用户,我们都是希望他们可以体验到产品所提供的核心价值,并且能够满足他们的需求。这样才能让用户对产品产生依赖。
    我们可以通过监控流量到达核心功能或页面的占比,来观察各来源的流量在体验产品核心价值上的差异。
    2.流量到达或体验核心功能的速度。用户的注意力和专注力是有限的。如果产品的核心价值不能在最短的时间内让用户感知和体验到,甚至需要用户自己去挖掘,那么无疑是在挑战用户的忍耐力。我们可以通过监控流量到达核心功能或页面的路径长短每一层级的用户流失率来观察流量是否可以高效的体验到核心价值。
    3.流量产生交易的速度。在用户上手使用产品后,公司一方面希望产品提供的价值能够满足用户的需求,另一方面也希望用户可以快速的产生价值。

    小结:通过来源分析,我们可以不仅可以知道产品流量都是从哪些地方来的,同时还能知道来源之间的差异,以及哪些来源更有价值
    同时,结合流量在产品内部的流转,以及到达核心功能或页面的路径,可以调整最初的产品结构和设计,并且针对某一关键节点,结合上下游流程和表现进行专项优化。

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    网络流量分析 具体要求 收集自己本机的网络流量数据(至少1小时)并进行数据显示。 可用wireshark软件抓包 网络流量大小的时序图,可按每半分钟、每分钟、每五分钟、每十分钟进行分别显示。 流量协议类型直方图 可...

    网络流量分析

    具体要求

    • 收集自己本机的网络流量数据(至少1小时)并进行数据显示。
    • 可用wireshark软件抓包
    • 网络流量大小的时序图,可按每半分钟、每分钟、每五分钟、每十分钟进行分别显示。
    • 流量协议类型直方图
    • 可设置过滤条件,显示指定协议数据包、显示时间段数据包、显示长度范围内的数据包
    • 提示:由于代码导入pyshark模块,注意wireshark安装路径为C盘programfils 文件夹下,否则无法运行。

    具体思路

    • 要想对数据进行分析,首先要有数据,所以第一步要抓取数据
    • 抓取数据我所知道的有两种方法,第一种为通过代码进行抓取,然后保存在文件中进行读取,第二种通过wireshark等软件进行抓取,然后通过代码分析。
    • 前者更倾向于分析实时数据包,后者则耗时间比较少(具体根据需要选择)
    • 拿到数据包以后,在分析之前,我们要通过代码把数据包中的内容拿出来,我选择pyshark.FileCapture方法
    • 作图我选择导入matplotlib模块,作图会方便很多
    • 具体的分析过程是一些简单的选择结构(ps:不懂得可以看一下Python基础篇)

    python代码实现

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import pyshark
    from scapy.all import *
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 读取pcap文件
    packets = pyshark.FileCapture("./net_package.pcap")
    
    
    def protocal(packets):
        """
        制作流量协议类型直方图
        :param packets: 读取的pcap文件数据
        """
        # 新建空字典
        dict = {}
        for packet in packets:
            if packet.highest_layer not in dict.keys():
                dict[packet.highest_layer] = 1
            else:
                dict[packet.highest_layer] += 1
        # print(dict)
        keys = dict.keys()
        values = dict.values()
        plt.figure(figsize=(8, 20), dpi=80)
        plt.bar(keys, values)
        plt.xticks(rotation=45)
        plt.xlabel('protocal')
        plt.ylabel('amount')
        plt.title('the amounts of all protocals')
        plt.show()
    
    
    # print(proto_sum)
    def graph_size(packets):
        """
        作流量大小时序图
        :param packets: 读取的pcap文件数据
        """
        time_stamps = []
        print("正在统计中。。。")
        for packet in packets:
            # print(int(float(packet.sniff_timestamp)))
            time_stamps.append(int(float(packet.sniff_timestamp)))
        # print(time_stamps)
        print("统计完成!")
        d = int(float(input("请输入时间间隔(单位:分钟):")) * 60)
        # d = 30 #半分钟
        num_bins = (max(time_stamps) - min(time_stamps)) // d
        step = len(time_stamps) // num_bins
        time_labels = [time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(i)) for i in time_stamps[::step]]
        # 新建20*8英寸图形,分辨率为80
        plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
        # X轴分布数据以及num_bins条柱状图
        plt.hist(time_stamps, num_bins)
        # 标签旋转角度45
        plt.xticks(range(min(time_stamps), max(time_stamps) + d, d), time_labels, rotation=45)
        # plt.xticks(range(min(time_stamps),max(time_stamps)+d,d),rotation = 45)
        plt.xlabel("timestamp")
        plt.ylabel("amount")
        plt.title("amount of per " + str(d) + " s")
        plt.show()
    
    
    def filter(packets):
        """
        显示过滤器
        :param packets: 读取的pcap文件数据
        """
    
        protocal = input("请输入协议类型:")
        begin_time = input("请输入开始时间(Example:2019-09-09 10:58:42):")
        end_time = input("请输入结束时间(Example:2019-09-09 11:40:00):")
        length = int(input("请输入最大长度限制(单位:字节):"))
        # time.strptime把固定格式时间转换为时间元组
        array_begin_time = time.strptime(begin_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        # time.mktime把时间元组转换为以秒表示的时间
        begin_time_stamp = float(time.mktime(array_begin_time))
        # print("begin_time_stamp:"+str(begin_time_stamp))
        array_end_time = time.strptime(end_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        end_time_stamp = float(time.mktime(array_end_time))
        # print("end_time_stamp:"+str(end_time_stamp))
        packlist = []
        for packet in packets:
            # sniff_timestamp获取开始嗅探的时间戳
            time_stamp = float(packet.sniff_timestamp)
            # 获取数据包的捕获长度
            size = float(packet.captured_length)
            if packet.highest_layer == protocal and time_stamp > begin_time_stamp and time_stamp < end_time_stamp and size <= length:
                print(packet)
                packlist.append(packet)
        print("过滤出的数据包个数为 %s" % len(packlist))
    
    
    # 调用函数进行操作
    
    protocal(packets)
    graph_size(packets)
    filter(packets)
    
    

    • 需要提前抓好数据包,在代码中进行读取,然后进行分析。
    • 由于数据包较大,程序运行时间可能较长。

    运行结果展示

    • 流量协议类型直方图
      在这里插入图片描述

    • 作流量大小时序图
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    • 过滤器
    • 按照控制台提示输入过滤条件
      在这里插入图片描述

    • 最后会输出符合条件的数据包数量
      在这里插入图片描述
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    1思维导图

    在这里插入图片描述

    2流量分析

    2.1趋势分析

    从最近7天的流量趋势来看,网站每天早上10点到下午5点这个时间段的访客最多,每天平均访问量在500左右。
    在这里插入图片描述
    在一周中,周六日的浏览次数和访客数最低,这和正常上下班时间是相匹配的,同时独立IP、新访客、访问次数、人均浏览页数、平均访问深度等指标也较低。
    在这里插入图片描述

    2.2对比分析

    在这一周和上一周中,PV环比降低了4.49%,但UV却环比增长了1.78%。
    在这里插入图片描述
    UV增加,PV减少,是因为人均浏览页数和平均访问深度不够。
    在这里插入图片描述

    2.3当前在线

    在近15分钟内,共有3个独立访客访问网站,且都是新访客
    在这里插入图片描述

    3来源分析

    3.1来源分类

    从访问来源看,用户主要是通过其他外部链接、直接输入网址或标签的形式访问论坛主页。
    在这里插入图片描述
    从来源域名来看,其他外部链接大部分都是以百度和360搜索(www.so.com)的域名进行访问。(这可能和cnzz内部的统计方法有关?)
    在这里插入图片描述
    从来源域名来看,外部链接主要是从经管之家跳转进来的。
    在这里插入图片描述

    3.2搜索引擎

    从搜索引擎来看,通过360网页访问主页的访客数最多,占比74%。
    在这里插入图片描述

    3.3搜索词

    从搜索词看,用户主要通过搜索引擎搜索数据分析师培训和minitab教程跳转到论坛主页。
    在这里插入图片描述

    3.4受访界面

    在受访页面中,论坛主页和Minitab论坛排名前三,排名第四的是minitab的一个使用教程(无网易云教程推广)。
    在这里插入图片描述

    4访客分析

    4.1区域分布

    近7日记录中,广东省不管是独立访客数还是总浏览次数都位列第一,上海独立访客数虽排名第二,但浏览次数却排名第三,明显小于江苏省。
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    从城市分布看,在近7日访客中,用户主要分布在上海、北京和南通市,南通PV高,但是UV,跳出率却低,可见南通用户对该论坛兴趣度较高。
    在这里插入图片描述

    4.2运营商

    在访问的网络运营中,电信遥遥领先于联通和移动,并高于两者之和,三者份额占总访问量的88%。
    在这里插入图片描述
    在电信运营商中,上海、南通和深圳的PV占比较高,可见沿海和南方地区访问量较高。
    在这里插入图片描述

    4.3终端

    非移动设备访问占比高达99.78%,即用户几乎都是通过PC端方式进行访问。
    在这里插入图片描述
    在操作系统上,96%以上的用户使用windows系统访问论坛;在浏览器上,用户主要使用360和谷歌浏览器,占比达57%。
    在这里插入图片描述

    4.4新老访客

    在最近7天访问中,新老访客分别占比82%、18%,且主要通过百度和360进行访问。
    在这里插入图片描述

    4.5忠诚度

    75%的用户只访问一次就离开了网站,可见该论坛跳出率比较高,用户忠诚度较低。
    忠诚度

    4.6活跃度

    结合下图,可以发现用户访问深度为1页占比达79%,活跃度很低。
    在这里插入图片描述

    4.7用户结构

    在所用访客中,以男性访客为主,年龄主要集中在18-30岁之间,其中大部分都是游客访问,沉迷网民占比23.14%。
    哈哈哈

    5结论与建议

    5.1结论

    1. 用户在周一至周五期间,每天早上10点到下午5点这个时间段的访客最多,周六日访客数相对较少。
    2. 在这一周和上一周中,PV环比降低了4.49%,但UV却环比增长了1.78%,源于人均浏览页数和平均访问深度不够。
    3. 从访问来源看,91%的用户通过其他外部链接、直接输入网址或标签的形式访问论坛主页,外部链接主要是从经管之家跳转进来的。
    4. 从搜索引擎看,用户最喜欢通过360网页访问论坛主页,占比达74%。
    5. 从搜索词看,用户主要通过搜索引擎搜索数据分析师培训和minitab教程跳转到论坛主页,占总搜索次数的60%。
    6. 在受访页面中,以论坛主页和Minitab论坛为主。
    7. 近7日记录中,广东省不管是独立访客数还是总浏览次数都位列第一,上海独立访客数 虽排名第二,但浏览次数却排名第三,明显小于江苏省。
    8. 从城市分布看,在近7日访客中,用户主要分布在上海、北京和南通市,南通PV高,但是UV,跳出率却低,可见南通用户对该论坛兴趣度较高。
    9. 非移动设备访问论坛主页占比高达99.78%。
    10. 在操作系统上,96%以上的用户使用windows系统访问论坛;在浏览器上,用户主要使用360和谷歌浏览器,占比达57%。
    11. 75%的用户只访问一次就离开了网站,论坛跳出率比较高,用户忠诚度较低。
    12. 用户访问深度为1页占比达79%,活跃度很低。
    13. 在所用访客中,以男性访客为主,年龄主要集中在18-30岁之间,其中大部分都是游客访问,沉迷网民占比23.14%。

    5.2建议

    (1)针对用户跳出率较高的问题,是否可以通过请UI设计人员重新对页面进行排版设计,以增强用户吸引力。
    (2)由于在周一至周五的上午10点到下午5点用户浏览量较大,故可以在此时间段做广告推广(360或谷歌浏览器,也许费用较高),提高网站访问量,增加网易云课程的销售量。
    (3)论坛主页“一个月学会数据分析”的推广页面较小,不够吸引用户的注意,另外推广标题是否可以变成“dmer老师教你一个月从零开始学会数据分析”(可能有点low,提个建议而已,想法是能否和新闻标题一样,第一眼就能吸引用户注意)。
    (4)网易云课堂直接跳转到课程目录页会不会好一点?毕竟课程介绍和评价在购买之前肯定会去找,会去看的。以我个人而言,我刚开始最想看到的是课程具体会讲些什么,而且目录那个字眼有点小,说实话不注意都看不到,用户可能会直接关闭页面就走了。
    (5)根据用户评论区的反馈,对课程内容加以改进,提高口碑,有助于好友推荐,提高课程销量。

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  • 因此,根据"只要有攻击就会有流量产生"这样的朴素道理,无论是网络层的防DDoS、主机层的防入侵还是应用层防漏洞,都是围绕网络流量分析展开,基于NTA网络流量分析的安全产品在安全领域始终占据举足轻重的地位。...

          网络流量贯穿业务流转的各个环节,从我们个人PC、手机,到IDC数据中心、WEB和APP应用等都需要通过网络流量完成数据交互。因此,根据"只要有攻击就会有流量产生"这样的朴素道理,无论是网络层的防DDoS、主机层的防入侵还是应用层防漏洞,都是围绕网络流量分析展开,基于NTA网络流量分析的安全产品在安全领域始终占据举足轻重的地位。

          本文根据近来做IDS入侵检测流量分析相关的经验,基于流量分析的常见应用形式,总结流量分析常用的技术手段,包括流量采集常用的方法及工具,以及流量还原技术的基本原理。

    为什么需要流量分析?

          要了解网络真实的运行情况,及时发现运行中存在的问题,必须对网络流量有一个全面了解。不同的应用层,流量分析起到的作用不同,比如运营商需要通过分析用户网络流量来计算网络消费、掌握用户对其他运营商的访问情况,为网络出口互联链路的设置提供决策数据支撑;业务应用层如网站提供方通过流量分析了解网站访客的数据,如IP地址、浏览器信息等统计网站在线人数,了解用户所访问网站页面,通过分析出异常帮助网站管理员知道是否有滥用或者攻击现象了解网站使用情况,提前应对网站服务器系统的负载问题等;而安全监测领域则通过流量分析实现对网络异常通信的监测,防范常见的网络入侵、DDOS攻击和疆木蠕感染传播等。

    如何进行流量分析?

          面对复杂多变的规模庞大的网络环境,需要一个能够适应不同环境和高效分析处理的系统。首先我们需要对不同的采集技术有初步的认识。

    网络流量分析的常用技术手段:

    1. 基于硬件探针的流量分析技术
      探针是专门用于获取网络链路流量数据的硬件设备。按实现方式可以分为软件架构和硬件架构。使用时是通过交换机流量镜像端口或直接将其串接在待观测的链路上,对链路上所有的数据报文进行处理,提取流量监测所需的协议字段甚至全部报文内容。最大特点是能够提供丰富的从物理层到应用层的详细信息,也就是目前基于NTA技术产品如IDS、NDR等最常用到的方案。
    2. 基于SNMP的流量分析技术
      SNMP(SimpleNetworkManagementProtocol,简单网络管理协议)通常用于收集基本流量详细信息,例如字节/数据包,通过“利用网络管理网络”的方式,实现对网络设备的批量管理,从而提高设备管理效率。该方式仅能对网络设备端口的整体流量进行分析,能获取设备端口出入历史或实时的流量统计信息、不能深入分析包类型、流向信息,具有实现简单,标准统一,接口开放的特点。
    3. 基于Netflow的流量分析技术
      NetFlow是Cisco公司开发的技术,它既是一种交换技术,又是一种流量分析技术,同时也是业界主流的计费技术之一。NetFlow可以对特定网络位置的每个数据包进行采样,可以详细统计IP流量的时间、地点、协议类型、包数量、字节数、流数量等。NetFlow会告诉您谁在消耗带宽以及消耗带宽的原因,相比SNMP更加细致,主要应用于骨干网流量采样、DDOS攻击检测等大流量分析领域
    4. 基于实时抓包分析的流量分析技术
      通过软件抓包工具如wireshark、tcpdump等进行实时抓包和分析,这也是个人用户做网络协议分析最常用的方式。该方式提供较为详细的从物理层到应用层的数据分析。但该方法主要侧重于协议分析,而非用户流量访问统计和趋势分析,仅能在短时间内对流经接口的数据包进行分析,无法满足大流量、长期的抓包和趋势分析的要求。

    如何还原流量?

          原始的网络流量以二进制方式呈现,无法直接读取和应用,因此需要通过相关工具和技术,把网络流量变成更加容易读取的数据信息,在这过程中就要对采集到的网络流量进行解码和分析,包括识别流量中的协议、业务、提取流量中的原始文件等。

    流量数据包解析还原的过程,就是是对二进制比特流中各个位置的字段进行提取和解析重组的过程。当中使用了多种技术,包括端口匹配、流量特征检测、自动连接关联和行为特征分析。

    1)端口匹配:在网络协议发展的过程当中,已经形成了一系列的标准协议规范, 其中规定了不同协议使用的端口如80端口的HTTP协议、53端口的DNS协议等等,另外很多广泛使用的应用程序虽然没有别标准化,但已经形成了事实上的标准端口。端口匹配就是根据这些标准或非标准的对应关系,根据TCP/UDP 的端口来识别应用。这种方式具有检测效率高的优点,弱点是容易被伪造, 因此在端口检测的基础上,还需要增加一些特征检测的判断和分析,来进一步分析这部分数据。
    2)流量特征检测:相对于端口,不同的应用程序使用的协议也存在大量的共性。这些共性就是所谓的流量特征。对于流量特征的识别,大致分为两种:一种是有标准协议的识别如HTTP、DNS,TCP/IP作为标准的通信协议,在对数据包链路层、网络层、传输层进行解码时,只需要参照标准格式规范进行解码分析即可;另一种是私有协议的识别,如果协议基于TCP或UDP协议采用的标准接口格式,只需要参照标准的格式进行解码分析即可,否则可能需要通过逆向工程分析协议机制,直接或解密后通过报文流的特征字段来识别该通信流量。
    3)自动连接关联:随着互联网应用的发展,在互联网上传输的数据越来越多,单个连接完成所有任务的模式也逐渐开始出现瓶颈,因此很多协议开始采用动态协商端口的方式进行传输,这种模式最早出现在标准的 FTP 协议上,后来逐渐在语音、视频和文件的传输上面被广泛使用。为了识别这种数据,需要根据控制链接上面的报文信息,自动关联到数据传输的链接并对其进行还原,这种技术称为自动连接关联。
    4)行为特征分析:针对一些不便于还原的数据流量,可以采用行为特征的方法进行分析。这种方法不试图分析出链接上面的数据,而是使用链接的统计特征,如特定的特征字段、连接数、单个IP的连接模式、上下行流量的比例、数据包发送频率等指标来区分应用类型。如分析RDP或者SSH登陆等加密流量,可能无法完全还原流量通信内容,但是通过流量报文中的特定字段可以识别出该报文是主机登陆行为,一旦这类行为的报文异常高频出现,就能够判断可能出现登陆爆破的行为。

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