互联网客户感知系统介绍

·智能融媒体专栏·1 建设背景随着网络的不断建设和业务的日益发展，在复杂的网络架构和巨大的互联网业务竞争压力下，迫切需要广电运营商加强互联网出口和接入网质量的监控，优化骨干网络，提升业务运营品质，做好平台资源规划部署。

加强互联网出口和数据网络监测为广电互联网运营提供了有效手段，当前，网络指标无法反映业务质量、用户业务感知无法量化评估、优化工作只能围绕网络指标分段分层开展的问题，凸显出互联网业务质量指标不完善、监控手段匮乏的现状。

（1）指标体系不够全面现有监控指标体系侧重于网络性能指标监控，无法反映现网业务的真实情况，单靠网络性能指标无法准确反应用户真实感知。

（2）故障发现速度慢现有指标监控体系不完善，不能快速发现业务质量故障和性能劣化情况，不能根据指标波动对业务质量进行预警。

（3）第三方出口监测不准确对于互联网用户感知评估及第三方互联网出口监测，目前没有完善的端到端业务测试系统，客户对广电互联网质量的感知主要以感性认识为依据，缺乏量化的理性分析基础。

2 建设目标建成了一套互联网感知质量拨测系统，实现基础网络质量测试、业务质量测试及内容资源分析。

通过省核心节点、地市汇聚节点、区县接入、集客/家庭宽带用户的拨测探针，实现对互联网出口、骨干层、接入层3方面的质量拨测，实现对互联网出口、网络质量和业务质量的评估、监控，提高了网络运维、投诉处理的效率。

（1）实现对包括网页浏览、网络下载、视频、在线游戏、即时通信、电子邮箱等业务进行用户行为感知监测，测试结果包括集团及家庭宽带用户的互联网业务感知指标。

（2）实现对互联网资源树的主动搜集及网络资源爬取功能，为缓存系统部署提供资源清单。

（3）具备完善的拨测结果分析功能，实现对第三方互联网出口的用户感知质量的监测，指导互联网出口的优化和出口质量的评估。

（4）分析汇聚层拨测和用户端拨测数据，实现对网络质量的预警和评估，快速定位网络故障位置，持续对骨干层和接入层进行网络优化工作。

网络安全态势感知系统的关键技术摘要:信息时代下，网络风险问题日益严重，为了提高信息安全性，需要加强网络安全管理工作的落实。

网络安全态势感知技术是针对当下网络安全隐患问题研发的新型网络技术，其中部分关键技术应用效果良好，在网络安全管理中发挥了重要作用。

本文针对网络安全态势感知体系进行了分析，提出了其组成及关键技术，旨在为维护网络安全提供一定的理论指导作用.关键词:网络安全态势感知技术;关键技术结构;安全现阶段，各类信息传播速度逐渐提高，网络入侵、安全威胁等状况频发，为了提高对网络安全的有效处理，相关管理人员需要及时进行监控管理，运用入侵检测、防火墙、网络防病毒软件等进行安全监管，提高应用程序、系统运行的安全性。

对可能发生的各类时间进行全面分析，并建立应急预案、响应措施等，以期提高网络安全等级。

1网络安全态势感知系统的结构、组成网络安全态势感知系统属于新型技术，主要目的在于网络安全监测、网络预警，一般与防火墙、防病毒软件、入侵检测系统、安全审计系统等共同作业，充分提高了网络安全稳定性，便于对当前网络环境进行全面评估，可提高对未来变化预测的精确性，保证网络长期合理运行。

一般网络安全态势感知系统包括：数据信息搜集、特征提取、态势评估、安全预警几大部分。

其中，数据信息搜集结构部分是整个安全态势感知系统的的关键部分，一般需要机遇当前网络状况进行分析，并及时获取相关信息，属于系统结构的核心部分。

数据信息搜集方法较多，基于Netow技术的方法便属于常见方法。

其次，网络安全感知系统中，特征提取结构，系统数据搜集后，一般需要针对大量冗余信息进行管理，并进行全面合理的安全评估、安全监测，一般大量冗余信息不能直接投入安全评估，为此需要加强特征技术、预处理技术的应用，特征提取是针对系统中有用信息进行提取，用以提高网络安全评估态势，保证监测预警等功能的顺利实现。

最终是态势评估、网络安全状态预警结构，常用评估方法包括：定量风险评估法、定性评估法、定性定量相结合的风险评估方法等，一般可基于上述方法进行网络安全态势的科学评估，根据当前状况进行评估结果、未来状态的预知，并考虑评估中可能存在问题，及时进行行之有效的监测、预警作业。

上网行为感知与分析解决方案1背景概述2017年6月1日，《中华人民共和国网络安全法》开始施行，其中规定：采取监测、记录网络运行状态、网络安全事件的技术措施，并按照规定留存相关的网络日志不少于六个月。

相较之前公安部82号令60天的日志存储要求，《网络安全法》六个月日志存储的要求大幅提升。

提速降费是国家交给电信运营商的任务，2015年开始，三大运营商开始提高网速、降低资费的改革，导致政企客户的互联网带宽快速增长。

在以上背景下，作为合规刚需的上网行为管理产品的日志量急速增长，对海量日志的存储能力、日志查询和统计的能力都提出了更高要求。

另一方面，互联网行为风险事件在持续发酵，包括邮件、IM、网盘等渠道的数据外泄事件，账号盗用/滥用等内部威胁事件，以及网贷、沉迷网络、离职倾向等行为风险人群。

2需求分析2.1海量日志存储与快速查询在带宽高速增长与日志需要长时间存储的背景下，对于大部分政企客户来说，需要考虑建设一个独立于上网行为管理设备的集中存储上网行为管理海量日志的方案。

该方案需要满足以下要求：●在全网有多台上网行为管理设备部署时，可同时接收上传的日志●可存储超过半年的海量日志●海量日志规模下，可快速查询和生成统计结果，以便在出现突发事件时快速定位问题●存储和计算资源可随时扩展，以便在带宽增长或者接入设备数量增加时，提供相应的日志存储和查询统计能力2.2上网行为风险发现上网行为风险主要集中在以下三类，需要通过对上网行为数据的建模分析来发现：1.数据外泄风险a)主动泄密：邮件、IM、文库、Githubb)被动泄密：网盘/P2P自动上传2.内部威胁风险a)帐号滥用/盗用3.行为风险人群a)网贷、沉迷网络b)离职倾向3解决方案奇安信行为感知分析系统（BAAS，Behaviour Awareness Analysis System），是一款能够对全网用户上网行为进行分析，并将结果进行实时动态展示的产品。

通过行为特征建模，创建多维场景化分析视角，精准发现高风险人群，研判风险趋势。

宽带用户“行为-流量”回归模型研究【摘要】2011年底，国家发改委对中国电信、中国联通展开宽带反垄断调查，随后，对于“假带宽”的争论使得宽带问题再次成为公众关注的焦点。

2012年3月30日在国务院领导的高度重视和工信部等部门的大力推动下，宽带普及提速工程正式启动，在网络带宽扩容的同时，进一步加强对宽带用户感知的研究已经成为理论界和企业界的迫切需求。

本文从宽带用户行为角度入手，建立宽带用户与流量之间的回归模型，研究宽带流量与消费者行为之间的关系，根据用户行为特点提出宽带流量的优化策略。

【关键词】宽带用户感知行为—流量回归模型流量优化1.概述随着以PON技术为代表的光接入网的全面规模化部署，用户接入的物理带宽瓶颈正在逐渐消除，给用户提供20M、100M带宽或者无级按需带宽也已成为现实。

同时，“十二五”规划期，随着社会各个方面的信息化程度的大幅提升，各种应用需求也不断出现。

因此，应用需求的扩展（如高清视频）和接入条件的改善将会出现对网络使用量的规模化增长需求，客观上造成对网络使用的压力，同时存在如何有效满足应用需求的问题。

传统的感知评价体系更加关注网络质量，这显然不能适应目前的市场环境和消费者需求。

建立新型的宽带用户，科学地关注用户满意度，反映出宽带用户行为与流量之间的关系，进而进行有针对性地的工作，具有现实的研究意义。

2.宽带用户感知研究现状在学术研究中，客户感知与客户满意度是密切相关的，目前，对用户感知的理论研究比较多，各种模型与应用也层出不穷。

与其相关的理论模型和研究基础包括：2.1瑞典顾客满意度指数模型(SCSB)美国密歇根大学国家质量研究中心(National Quality Research Center Michigan University)的费耐尔博士(Fornell)及其研究团队首先为瑞典构建了具有因果关系的瑞典顾客满意度指数(Swedish Customer Satisfaction Barometer)测评模型[1]（如图1所示），并利用该模型在1989年对32个行业的100多家公司的顾客满意度指数进行了调查和分析。

基于机器学习的网络安全态势感知系统研究随着互联网的发展，网络安全问题变得越来越重要。

随着网络攻击的日益复杂和频繁，传统安全手段已经越来越难以满足实际需求。

因此，研究基于机器学习的网络安全态势感知系统，对于有效的防范和监控网络攻击具有重大意义。

一、何为网络安全态势感知系统网络安全态势感知系统是一种全面、深入、实时的网络安全态势感知技术，通过整合海量的数据进行建模、分析和决策，实现对网络安全态势的感知、掌握和预警。

一方面，通过利用现代计算机技术、智能算法、数据挖掘等方法，收集和分析网络设备、网络流量、日志信息等各种安全数据，掌握网络安全态势的实时变化。

另一方面，从网络安全的角度，提供深入的分析、统计、可视化等手段，对网络安全态势进行跟踪和监测，及时发现和识别网络攻击、漏洞利用和异常行为等威胁，为安全事件的处理等提供重要的数据依据。

二、基于机器学习的网络安全态势感知系统的优势基于机器学习的网络安全态势感知系统，相比传统网络安全系统，有以下显著优点：1. 全面性：传统安全系统面临的一个关键问题是无法全面提供联合感知。

相反，基于机器学习的网络安全态势感知系统可以整合多个数据源，包括基础设施、应用程序、网络流量流量、日志文件、文件和记号等。

这项工作可以提供完整的、全面的安全景象。

2. 精度和速度：机器学习模型能够自动精确解决一系列复杂的安全问题。

与传统的专家规则相比，机器学习模型对于对现实世界的根本中断有更高的正确率和体现速度。

还可以及时调整网络安全策略，实现及时应对网络安全威胁。

3. 大数据分析：传统网络安全防御不能全面深入地分析和利用数据，而基于机器学习的网络安全态势感知系统可以获取大量数据，并利用各种大数据分析技术进行深入分析，通过建立机器学习模型，了解安全攻击的各种模型、分类和故意行为，提供提示和推荐，及时发现网络攻击风险。

4. 实时性：基于机器学习的网络安全态势感知系统实时获取并处理海量的安全数据，快速发现和分析网络攻击行为。

网络安全态势感知系统网络安全态势感知系统是一种用于监测和分析网络安全威胁的系统。

随着互联网的普及和应用，网络安全威胁也日益增多，传统的安全手段已经无法满足对复杂攻击的防御需求。

网络安全态势感知系统的出现为网络安全提供了一种新的解决方案。

网络安全态势感知系统通过收集、分析和整合网络中的行为数据，能够实时的监测网络中的异常行为，例如网络攻击、恶意软件、数据泄漏等。

通过将这些数据进行分析和整合，系统可以快速识别出网络威胁，并进行及时的响应和防御措施，从而保障网络的安全。

网络安全态势感知系统具有以下几个重要的特点：1. 实时监测：网络安全态势感知系统能够实时地监测网络中的异常行为，并迅速做出响应。

这样可以使系统管理员及时发现并处理网络安全威胁，降低损失。

2. 自动化分析：网络安全态势感知系统能够自动地对网络行为数据进行分析和整合，识别出潜在的网络威胁，并生成相应的报告。

这样可以减轻系统管理员的工作负担，提高安全响应效率。

3. 综合的分析能力：网络安全态势感知系统可以对多种类型的网络行为数据进行分析，包括网络流量、日志数据、系统状态等。

这样可以全面地了解网络安全状况，发现网络安全漏洞和风险。

4. 精确的警报机制：网络安全态势感知系统可以通过预先设定的规则和模型来识别真正的网络威胁，并生成相应的警报。

这样可以减少误报率，提高安全响应效率。

网络安全态势感知系统对于保障网络安全以及应对网络威胁具有重要意义。

它能够帮助企业和组织更好地了解网络中的威胁，及时采取相应的措施进行防御。

同时，网络安全态势感知系统还可以帮助分析网络攻击的模式和趋势，为制定网络安全策略提供有力的依据。

然而，网络安全态势感知系统也面临一些挑战。

首先，系统需要处理海量的网络数据，对硬件和软件的要求较高。

其次，系统需要准确地识别出真正的网络威胁，而不是误报。

最后，系统还需要保护用户的隐私和敏感数据，防止被攻击者滥用。

总之，网络安全态势感知系统对于保障网络安全，提高网络防御能力具有重要作用。