API 데이터 통합 공용영역을 통해서 네트워크 꼭지를 처리하는 네트워크 상황에 알맞은 의식

네트워크 상황 인식이 API 데이터 통합 인터페이스를 통하여 네트워크 텝을 관리합니다

상황 인식 배경

상황 인식 (SA)는 처음으로 군 분야에 도입되었습니다.1980년대에는, 인식 (인식), 이해와 예측의 3 수준을 커버하면서, U.S. 공군은 상황 인식의 개념을 도입했습니다.에 점진적으로 받아들여질 인식이 시작하는 상황에 따르 의 개념인 90 Ｓ와 네트워크 이 상승과 상황 인식을 위한 업그레이드로 네트워크 (가상 현실 상황 어웨어런스, CSA) 이해되는 그 네트워크 상황 획득 변화와 디스플레이와 최근 개발 트랜드의 안전 요인에 대규모 네트워크 환경을 언급하고의 예측과 더를 연기합니다 최종 목적은 결정과 행동을 내리는 것입니다.이 기사는 네트워크 상황 인식에서 약간의 통상적인 문제를 논의하기 위해 다음과 같은 주제에 초점을 맞출 것입니다 :

네트워크 인식의 원칙 : 네트워크 계층, 센서

네트워크 분석 기술 : SNMP, 넷-플로, 스플라우, 네트스트림, 패킷 캡쳐링

네트워크 데이터 시각화 : 위레샤르크, 나탑왕, 중추, 게오이프

네트워크 인지의 원칙

1. 어떤 단일 센서도 올-파워풀

네트워크를 측정하기 위한 일반적 단계는 다음과 같습니다 : 처음으로, 네트워크 토폴로지, 네트워크의 연결 방법, 잠재적 관측 점의 명단, 등을 획득하세요.그리고 나서 잠재적 관측 점을 결정하고 위치가 흐름을 볼 수 있다는 것을 결정하세요 ;마침내, 최적 커버리지 기법은 결정됩니다.복합 네트워크에서, 어떤 단일 센서도 완전히 커버될 수 없어서 다수의 센서는 함께 사용될 필요가 있습니다.수집의 분야에 따르면, 센서는 3가지 범주로 분할될 수 있습니다 :

네트워킹하세요 : 침입 탐지 시스템 (IDS), 넷-플로 태양열, (tcpdump와 같은) TCP 태양열

호스트 : 네트워크 카드 트래픽, 진행자에 존재하고 진행자에 활동 (화일 엑세스, 로그인과 로그아웃)을 모니터합니다

서비스 : 이메일 메시지, 특정 서비스에 대한 HTTP 요청

2. 센서위에 층을 이루는 네트워크의 영향

일반적으로, 네트워크 센서의 초점이 OSI 모델에 레이어 2 ~ 4인 반면에, 서비스 센서의 초점은 레이어 5 이상입니다.네트워크 트래픽위에 층을 이루는 영향에, 엠티유 (MTU)를 고려하는 것이 또한 필요합니다 : 중간에서 전해질 수 있는 패킷의 최대 크기를 영향을 미치는 자료 프레임 크기의 상한다.OSI 모델 층 5 세션층이 상황이 세션 암호화인 것을 고려할 필요가 있다고, 암호화된 정보는 직접적으로 이해될 수 없습니다 ;레이어 6과 7에서, 당신은 프로토콜이 중요한 정보를 추출하기 위해 상세도를 만든다는 것을 알아야 합니다.

네트워크 분석 기술

네트워크 트래픽은 네트워크가 정상적으로 운영하고 있는지 판단하기 위해 네트워크의 가동 상태를 반영하고, 핵심입니다.만약 네트워크에 의해 받아들인 트래픽이 그것의 실제 수용 능력을 초과하면, 네트워크 성능이 떨어뜨려질 것입니다.네트워크에서 트래픽의 다양한 매개 변수는 데이터그램, 패킷 손실율을 받고 보낼 것을 주로 포함합니다, 데이터그램이 지연됩니다.

1- SNMP (심플 네트워크 매니지먼트 프로토클)은 응용 계층 프로토콜과 데이터베이스 스키마와 일련의 자료 대상을 포함합니다

2- 데이터를 모니터링하는 RMON (원격 네트워크 Monitoring,RFC2021) 네트워크는 다른 모니터 (또는 탐사선)과 콘솔시스템 사이에 교환되는 일련의 통계와 수행능력 점검을 포함합니다.그것은 활발히 원격 장치를 모니터링하고 장치 포트로 연결된 네트워크 세그먼트에 대한 교통 정보를 추적할 수 있습니다.검출기에게 충분한 자원을 준 한, 그것은 또한 보호하는 성능 감시 데이터 장비, 설비 진단 기술을 막기 위해서일 수 있고에게 적시에 정보 관리자, 관련 정보를 통보하기 위한 실패의 경우인, 네트워크 성능과 기록 네트워크 성능에 활동적이 통계, 역사, 알람, 같은 행사로 분할됩니다 4는 그룹화됩니다, 규정이 미리 설정될 수 있습니다.

3- 넷-플로 대 스플라우 대 네트스트림

4- 프로토콜과 사용자 구별

자료 보고서 머리부의 내용에 따르면, IP 주소, 포트 번호, 프로토콜, 메시지 유형과 다른 특성은 분석될 수 있습니다. 분류 뒤에, 다양한 응용 계층 프로토콜은 정확하게 P2P (낙뢰), 인스턴트 메시징 (QQ, 위챗), VPN, 이메일과 기타와 같이, 확인될 수 있습니다.봉투에 송신기와 수혜자를 본 것처럼, 물론, 이것은 얕은 패킷 검출 일 뿐입니다.

한 쌍의 편지의 내용으로의 조사로서 이치에 맞는 깊은 패킷 검출은 봉투를 여는 억지 보다 더 예술적입니다.패킷의 내용을 실제로 읽는 대신에, 그것은 주변장치정보를 수집하고, 자료 스트림의 프로파일링을 합니다.중국에서 연구팀은 한때 기계 학습을 사용하여 철저한 패킷 검사 (DPI)를 위한 다양한 기술을 언급한 네트워크 트래픽 분류, 연구 진보와 전망에 대한 논문을 발표했습니다

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매트릭스 트래픽 수집 시각적인 관리 시스템은 전개됨으로써 완료될 수 있습니다 :

1- 전자정부 클라우드 주둔군 네트워크 토폴로지, 수집 점위치와 주둔군 네트워크 토폴로지 사이의 관계, 수집 네트워크 토폴로지 자체, 보안 분석 장비 (침입 탐지, 감사, FLOWEYE, 기타 등등)과 전체 모니터링 유동 인수에 연관된 다른 전체적 장비와 통합된 영상 표시기와 모니터링을 위한 분석 체인.

현재 유량 곡선의 실 시간 디스플레이를 포함하여, 링크의 건강한 운용 상태 정보의 2- 실시간 감시와 수집 ;조사와 역사적 유량 곡선의 디스플레이 ;링크는 메시지 애플리케이션 특성을 반영하기 위해 다른 패킷 길이 분포 모델들을 기반으로 드러내집니다.링크는 네트워크 건강 상태 프로파일을 반영하기 위해 다른 유니캐스트 / 멀티캐스트 / 알림 메시지의 분포 모델들을 기반으로 참석합니다.

다른 후부 보안 분석 시스템에 대한 트래픽 상태 정보 출력의 3- 실시간 감시.다른 보안 분석 시스템이 트래픽 데이터의 다른 유형에 초점을 맞출 수 있다는 사실을 기반으로, 매트릭스 시스템은 실시간으로 각각 분석 시스템에 유동곡선 신분과 통계 출력을 모니터링할 수 있습니다.

인수 링크 / 유동 출력 링크의 4- 실시간 상태 모니터링. 흐름 모델의 링크 이상 또는 중요한 이상의 경우에, 시스템은 경고를 발생시키고 통합된 프리젠테이션을 위한 인터페이스를 통하여 보안상 상황 어웨어런스 플랫폼에 그들을 출력할 수 있습니다. 사용자들은 전체 시스템의 유용성을 향상시키기 위해 더욱 빠른 시간 안에 이상을 처리할 수 있습니다.

5 - 현 네트워크 전체 구조 보기를 기반으로, 샘플링 기질을 흐름 분포 전략 경영의 각각 설비 유닛 가시화에서 수행하고 측면 플로우 분류 기술된 전략의 적용으로 깊게 가기 위한 매트릭스 흐름 인수 시각적인 관리 시스템은 더 완전한 흐름 분포 구성에 대한 명백한 설명이고 매우 유지관리 어려움 교통 관리 전략을 감소시킬 수 있습니다.

6가지 매트릭스 트래픽 수집 시각적인 관리 시스템은 또한 독립적으로 시각적 웹 인터페이스를 제공할 뿐만 아니라, 보안상 관리 플랫폼과 통합하기 위해 웹 서비스, 소켓과 다른 유형의 API 인터페이스를 제공할 수 있고, 통합된 관리 조감도를 사용자들에게 제공하기 위해 보안상 관리 플랫폼의 통합된 중앙 집중 관리를 받아들입니다.

요약하면, SDN 유동 수집과 분포 매트릭스의 배치와 클라우드 시큐어리티 매니지먼트 통합된 전자정부 플랫폼에 대한 시각적 관리 시스템 구성 요소의 매트릭스 유동 집산을 통하여와 팽팽하게 플랫폼 공법과 통합하고, 네트워크 보안과 보안 상황 인식 시스템의 분석이 강력한 지지를 제공하기 때문에, 전자정부 클라우드 네트워크 트래픽 데이터 관리 효과의 통합된 행정부의 토대를 달성합니다.

3. 100G 데이터 수집, 데이터 캡처링과 네트워크 상황 인식 (SA)를 위한 접속 서비스 카드 / 모듈 네트워크 텝

NT-FTAP-32QCX 네트워크 텝 NPB.pdf