网络监测系统范文
网络监测系统范文第1篇
关键词：数据抓取；非结构化数据处理；舆情分析；监测
目前，许多企业在进行舆情把控时，未能做到有效处理舆情信息并针对舆情做出及时的应对对策。通常企业内部鲜有专门设立的应对舆情的部门，而是其媒体部门负责对企业舆情进行分析并对外给出有效的回答。在此基础上，舆情分析系统成为了企业内部进行舆情应对的一大工具，其可帮助分析调研数据，给出统计结论，并根据分析结果给出具有一定参考性的预警预测，这在当今信息爆炸的时代背景下具有鲜明的商业可拓展性。而本文所述的研究具有更实际的意义，从技术层面对目前的舆情技术进行革新。网络舆情形式多元化，信息量级十分庞大，且大多均为图片、文段等非结构化的数据类型。目前市面上对非结构化数据的处理还较为薄弱，而本研究针对这一市场痛点，对文本处理的技术进行了深度优化，有效解决企业对舆情的情感判别问题。从而企业可以直观地了解舆情情况，并针对系统分析得到的统计结果得出应对方案。
1网络舆情系统的相关技术
1.1网络爬虫技术
在爬虫算法的基础上进行改进，主要包含网络请求模块、流程控制模块、内容解析模块和链接去重模块。其中网络请求模块主要负责根据URL链接向服务器发送http请求，并获取响应内容；流程控制模块负责组织调度各个功能模块和控制URL列表的爬取顺序；内容解析模块负责处理网络请求获得的响应，其中大部分响应为JSON格式的数据，本文采用BeautifulSoup库对返回的响应进行解析；链接去重模块主要负责对待爬取的URL进行选择，去掉重复的URL，同时对解析之后的响应内容进行文本去重化处理。本文使用Scrapy框架具体实现网络爬虫。Scrapy使用了Twisted异步网络框架来处理网络通讯，加快数据下载速度，并包含各种中间件接口，可以灵活地实现各种需求（图1）。
1.2非结构化文本数据挖掘技术
文本挖掘的主要目的是获得文本的主要内容特征，如文本设计的主题、文本主题的类属、文本内容的浓缩等。本系统采用互信息，信息增益，文本证据权和x2统计法等评价函数进行独立评估，对每一个特征按照给定的权值大小进行排序，选择最佳特征子集作为特征提取的结果[1]。对于文本特征数高，特征相互关联，冗余严重的特点，本系统采用基于支持向量机的文本分类技术[2]。而在中文信息处理的过程中，分词是中文信息处理从字符处理水平向语义处理水平迈进的关键，本系统主要采用基于词典的分词方法[5]。基于Trie树结构实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG），采用了动态规划查找较大概率路径，找出基于词频的较大切分组合。对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法。
1.3数据库技术
数据库存储技术在网络舆情监测系统中非常重要，在数据爬取和Web建站过程中都要用到数据库。在数据库中，数据一般以表的形式进行数据的存储和管理。本系统采用sqlite数据库，并设计了如下四个表：1.4Web建站技术本文采用的MTV模式与传统的MVC模式有所不同。MTV模式包括模型（Model）、模板（Template）和视图（View），其中，模型同样负责业务对象与数据库的映射关系，模版负责如何把页面展示，而视图负责业务逻辑，并在适当时候调用模型和模版。在工作过程中，Django框架接收用户的请求和参数后，通过正则表达式匹配URL，转发给对应的视图进行处理，视图再调用模型处理数据，最后调用模版返回界面给浏览器。
2系统关键模块实现
结巴分词改进：jieba分词在处理中文文本分析是比较常用的工具，实现文本jieba分词的常用流程是加载自定义词典、获取关键词、去除停用词、数据处理。jieba分词自带词典，但是由于具体应用领域的不同，可能不能包括一些专业词汇，会造成分词结果不准确，本系统通过自定义词典解决这一问题。改进专业词汇识别准确率。获取关键词主要借助jieba.cut（）和jieba.lcut（）两个函数完成，两个函数生成的对象不同，前者生成字符串而后者生成list。Jieba分词还提供了去除停用词功能，去除停用词后可以更精准的进行文本分析。停用词词表可以借鉴网上的中文停用词词表，需要加载本地停用词表，然后针对不同的对象采用特定的方法进行停用词去除。本系统核心功能模块使用Python实现，词法分析接口可向用户提供分词、词性标注等功能；能够识别出文本串中的基本词汇（分词），对这些词汇的词性进行识别标注。分别建立名词、动词、形容词的词典，识别词性后保存到词典中，记录数量。
3系统测试
3.1核心功能测试
本系统分词功能模块的测试数据为摘自新浪新闻的25篇企业新闻，总字数为6683字，使用用户词典，通过计算准确率（Precision），召回率（Recall）和两者的加权调和平均（F-Measure）来衡量模块质量，计算方法详见表5。分词部分结果如图2。
3.2测试环境使用结果
我们使用BosonNLP实现了对企业舆情的部分分析。上述新闻文本数据经过情感分析模块处理后计算得到了相关负面系数，见图3。此外，我们还测试了文本关键词提取的功能，该模块可找出和目标企业相关性较强的关键词以及新闻数据的主题词，并实现对关键词的自动加权。见图4。
4结束语
本系统基于非结构化数据处理实现的网络舆情分析系统，通过对网络上大量的非结构化信息的处理与分析，将杂乱无章的，冗余的、无意义的内容进行提取、分析从中获取有意义的，有价值的内容。对各个领域的发展提供数据支持，针对各大企业对于网络舆情获取的需要，设计企业网络舆情监测系统，针对网络上不同的企业相关信息进行非结构化数据处理，同时利用情感分析及个性化处理技术，形成可视化的舆情分析，以便企业将舆情分析运用到生产实践中。
参考文献：
[1]李志坚.基于数据挖掘的文本分类算法[J].长春师范大学学报（自然科学版），2017，36（6）：47-51，56.
[2]庄世芳，林世平，陈旭晖，等.基于概念集和粗集的中文Web文本挖掘特征提取的研究[J].福建电脑，2006（2）：31-32.
[3]赖娟.基于数据挖掘的文本自动分类仿真研究[J].计算机仿真，2011，28（12）：195-198.
[4]张脂平，林世平.Web文本挖掘中特征提取算法的分析及改进[J].福州大学学报（自然科学版），2004，32（z1）：63-66.
网络监测系统范文第2篇
1系统硬件设计
漏洞一旦出现将攻击整个网络系统，漏洞在无线通信网络系统中也较为常见[6]。无线通信网络安全漏洞是导致通信网络被攻击、被入侵的主要原因[7]。对无线通信网络安全漏洞的及时发现十分重要。无线通信网络在实际网络部署中，将PTK-5500控制器设在省级核心网络中，管理无线通信网络平台，保障无线通信网络安全。原有无线通信网络安全漏洞监测系统主要通过ICMPEcho和BroadcastICMP扫描技术对无线通信网络漏洞进行扫描，其操作过程均通过向无线通信网络发送请求，等待主机回应之后进行监测，且监测系统内部结构复杂，响应时延较长，不利于及时监测无线通信网络漏洞。该文对系统进行了改进，改进后的系统硬件主要包括3个模块：漏洞数据采集模块、漏洞数据扫描模块以及无线通信网络安全漏洞智能监测模块。通过直接抓取漏洞数据，并采用T-MPLS高速数据传输技术，对采集、扫描、监测获得的数据进行传输。通过机器学习技术提高漏洞监测的总体效率，运用机器学习对漏洞进行高速扫描，实现漏洞的高效率监测。改进后的监测系统对漏洞监测的反应更为灵敏，且降低了系统的开发成本。
1.1漏洞数据采集模块
在安全漏洞数据采集模块中，对无线通信网络安全漏洞数据进行采集，针对无线通信漏洞数据属性，分析漏洞数据间存在的联系，整合不确定安全漏洞数据，并将其划分到相应的数据集合中，选用无线数据采集器对整合的安全漏洞数据进行采集。该数据采集器的电源接口为DC12V直插式，经过RJ45网口连接网线，可以将发射端的数据转发到服务器上，操作便捷简单[9]。
1.2漏洞数据扫描模块
该系统为了无线通信网络节点的平稳运行，设置了漏洞扫描器。该漏洞扫描器接口对无线通信网络节点数据进行分类扫描，将不同数据节点集中到同一数据集合中，保证漏洞数据扫描过程的安全性。在扫描器中设置XSS漏洞检测插件[10-11]，通过该插件对无线通信网络安全漏洞进行扫描。
1.3无线通信网络安全漏洞智能监测模块
在对无线通信网络漏洞数据信号追踪时，监测漏洞数据的系统会话操作，根据不同客户标准对通信网络安全漏洞信息进行数据解析，标记系统漏洞数据，选择合理的匹配模式，重组通信网络IP分片，完善高层协议系统性能，降低空间数据查找复杂度[12-13]，将此作为漏洞数据监测的基础，选择与系统不符的数据信息，将其进行组合形成完全漏洞数据集，对安全漏洞数据集进行监测，从而完成网络安全漏洞的智能监测。
2系统软件设计
为强化监测系统的软件部分，该文引入机器学习算法[14]，将其与智能监测系统软件相结合，实现无线通信网络安全漏洞的智能监测。在无线通信网络安全漏洞监测过程中，利用最优评价函数处理通信网络中的正常数据。但还存在伪装较深的异常数据，故需要对这些数据作进一步处理。引入神经网络算法，对其进行筛选，构建三层神经网络算法模型[16]，包括输入层、输出层以及规则层。
3实验分析
3.1实验环境与参数设置
实验选择在Matlab平台上进行操作，操作系统为Windows7,E52678V3处理器。
3.2实验结果分析
3.2.1监测漏洞耗时分析
为验证文中方法的有效性，实验对比该文方法、文献[4]方法以及文献[5]方法在无线通信网络安全漏洞监测的耗时，用时越短证明该方法工作效率越高。在相同参数条件下，该文监测漏洞的耗时较低。当监测的漏洞数据为200条时，该文方法的监测耗时约为1.4s，文献[4]方法的监测耗时约为6.3s,文献[5]方法的监测耗时约为4.5s。其中，文献[4]方法和文献[5]方法在进行无线通信网络漏洞监测时，将疑似漏洞数据进行融合，分析获取的数据性质，并将这些数据进行重新汇集，操作过程复杂，系统响应时间较长。而该文系统进行监测时，对无线通信网络数据进行有目的获取，可直接有效确认和抓取无线通信网络中存在的漏洞数据，反应时延较短，验证了该文方法工作效率较高，具有一定可行性。
3.2.2监测漏洞的准确性分析
为了进一步验证该文系统的有效性，实验对比了3种方法在监测200条无线通信数据时，监测出漏洞数据的准确性。随着监测数据的不断增加，3种方法的监测准确性呈现下降趋势。其中，当监测数据为100时，该文方法监测漏洞数据的准确性为95%，文献[4]方法监测漏洞数据的准确性为85%，文献[5]方法监测漏洞数据的准确性为82%；当监测数据为200时，该文方法监测漏洞数据的准确性为90%，文献[4]方法监测漏洞数据的准确性为78%，文献[5]方法监测漏洞数据的准确性为70%。虽然监测准确性呈下降趋势，但该文方法监测漏洞数据的准确性均在90%以上，高于其他两种方法的监测准确性，验证了该文方法的可靠性。
4结束语
网络监测系统范文第3篇
关键词:超声检测;神经网络;液压缸;故障监测
定期维护是延长液压支架立柱油缸使用寿命的一个重要手段。为延长其设计的性能寿命，通常采用简单的无损检测方法，在故障之前或在预定时间检查设备是否存在问题，例如目视检查或听声测试，并且检查其部件是否损坏，如果发现足够的损坏则导致部分被更换。本文提出由传感器和分析系统组成的无损监测方法，可以实时监测使用中的液压支架立柱油缸的潜在故障及损坏，从而减少停机检查对工作效率的影响。如果在发生故障之前很久就发现损坏，则可以实施损伤容限和预后评估，从而更好地确定部件的寿命。
1超声波检测
通过研究各种无损检测技术不难发现，实现这些技术通常需要小型可以吸附或接近被检测结构的传感器等设备，而不会影响被检测对象的正常使用或性能。［1］其中，超声无损检测是本文主要的研究对象。超声波测试采用可穿过薄结构部件的板波或表面波来确定使用中的部件是否发生任何损坏，并利用压电传感器来检测裂纹产生的位置以及严重程度。该技术采用的压电传感器十分灵敏，可以接收频率在超声波范围内的应变波。当材料发生变形或者内部损坏时，压电传感器能够产生变化电流。这些应变波信号表现出的高频特性十分复杂，又由于应变波是平滑的连续变化的，故可将其分解为频率和相位模式的叠加。根据现有在超声波领域的研究可知，不同相位的波在材料中的速度传播不同。这些不同转变为压电传感器所接收的响应波的一部分。因此，基于监测条件是最佳的解释应变波的方法。其他研究表明，可以将人工神经网络分析与这种形式的无损检测相结合。
2声发射技术
通过对现有被动超声扫描系统性能的研究，本文将声发射系统结合人工神经网络分析思想，用于液压支架结构部件声发射数据的实时分析。当裂纹在材料中蔓延时，材料分子键断裂时释放出少量的能量将以应变波的形式扩散到周围的物质，类似于跳动的脉冲波。同时，碰撞将能量转化为使裂纹扩展的应变波。目前常用的用于超声波检测传感器的压电陶瓷材料就是为了检测这些应变波而诞生的。由这种材料制成的传感器足够灵敏，可以检测到任何微小变形所产生的电压，然后将其记录到计算机数据库中做进一步分析。声发射系统与有源超声检测系统的不同之处在于，其传感器不会产生应变波或变形，只接收、记录由其他声源产生的波的特征，如振幅、上升时间和持续时间。最后，利用软件分析确定是否存在内部缺陷、是否需要更换组件。目前针对复杂几何形状构件探伤提出的分析方法效率较低。因此，本文提出基于人工神经网络探伤的新方法。即将人工神经网络和声发射传感器相结合，组成新型无损探伤监测系统，这种新方法可应用于多种复杂结构的可靠性检测中，如液压支架油缸故障监测系统。
3人工神经网络
人工神经网络通过模拟有机大脑的思维过程，可以建立一组输入变量与一组输出变量的关系。［2］在深度学习足够数量的示例之后，使用“模糊”逻辑法，可以确定新输入集相关联的近似输出集。当应用于超声波传感器的无损检测系统时，人工神经网络几乎使得检测结果实时产生。本研究的重点是利用人工神经网络分析超声检测系统的输出。国外学者开发了一种用于人工神经网络的通用架构，称为自组织映射结构，［3］如下图所示。此类结构无需训练已知输出。人工神经网络的通用自组织映射结构图在该三节点示例中，该网络首先通过训练集的新输入数据集来学习，然后将属于每个节点的示例集与输入集进行比较。通过所有输入集的迭代，该神经网络将不断自我调整，并将输入集分组。学习完成后，将形成一组二维图。形成的映射可以与新数据集一起使用，使其以更快的速度进行分类。［4］其优势在于，虽然这种形式的神经网络架构简单，但仍然保持了强大的分辨能力，可以发现其他分组算法中不易察觉的相似性。
4结论
本文提出了一种利用人工神经网络和声发射系统来监测液压支架立柱油缸内部损伤的应变波检测的新方法。通过人工神经网络，设置合理阈值，快速准确的判断和分析对应于应变波的不同故障问题及时报警。这种新方法较仅通过声发射传感器的检测更有效地实现故障监测。这种结合无损检测和人工神经网络的新方法是获得液压支架油缸结构故障监测系统的初始阶段，改进了液压支架未来的维护程序。同时还可开发应用到多种复合结构系统中。
参考文献:
［1］王正君．超声法检测灌注桩混凝土强度的研究［D］．东北林业大学，2005．
［2］李德忠．神经网络与人事决策研究的新范式［J］．现代生物医学进展，2006(04):51-54．
［3］宋庆伟，向阳．一种基于自组织映射神经网络的Web页面个性化推荐模型［J］．计算机应用与软件，2007(02):19-22．
网络监测系统范文第4篇
在今天，我国科学技术蓬勃发展带动了各个领域有不同程度的进步和发展。煤矿行业之所以能够有很大程度的进步，与科学技术的有效运用分不开。目前应用于煤矿开采中的煤矿安全监控系统就是最好的证明，其合理而有效的运用，大大提高了煤矿开采的安全性。但煤矿安全监控系统并没有达到非常完美的程度，其也存在多想不可忽视的问题。具体表现为。
1.1传感器质量和性能较差
传感器作为安全监测监控系统的重要组成部分，保证其质量和性能是高效运用安全监控检测系统的关键之一。但事实上，目前我国大多数煤矿开采中所应用的安全监测监控系统就存在传感器质量和性能较差的情况，传感器质量和性能较差具体表现为载体催化元件的应用效果差，容易影响传感器的正常使用；传感器制作工艺技术比较落后，会降低传感器的使用性等。因各种因素而促使传感器的质量和性能降低是安全监测监控系统当前存在的问题之一，需要通过有效的措施来调整和优化，才能够保证传感器合理而有效的应用。
1.2通信协议不规范
所谓的安全监测监控系统通信协议不规范是指其缺乏符合矿井电气防爆等特殊要求的总线标准，所以现有生产厂家的监控系统的通信协议几乎都采用各自专用的，互不兼容。此种情况的存在使得我国安全监测监控系统的通信协议表现出不规范这一特点。而通信协议不规范的情况将会无法实现资源贡献，相应的安全监测监控系统的更新和升级就会受到一定的影响和阻碍，安全监测监控系统的应用效果受到一定程度的抑制。所以说，煤矿安全监测监控系统通信协议不规范也是导致此系统无法高效运用的因素之一。
2增强煤矿安全监控监测系统运行效果的有效措施
煤矿开采是一项危险性较大的工作，在进行煤矿开采作业的过程中存在很多危险因素，一旦危险因素未得到有效的控制，很容易导致安全事故发生，不仅影响煤矿正常开采，还会导致人身受损。安全监测监控系统合理而有效的运用能够大大改善此种现状，当然是是以保证安全监测监控系统高效运用为前提。如何才能够实现煤矿安全监测监控系统高效运用？作者结合相关的资料，提出以下几点建议。
2.1研发高质量、高性能的传感器
传感器作为煤矿安全监控监测系统的重要组成部分之一，其合理而有效的应用能够提高安全监测监控系统的运行效果。而我国目前所应用的安全监测监控系统的传感器质量和性能不佳，直接影响安全监测监控系统的合理应用。针对此种情况，作者建议应当充分利用不断创新的科学技术来研发高质量，高性能的传感器，将其安装在安全监测监控系统中，以此来提高监控系统的应用性，为安全高效的煤矿开采创造条件。
2.2统一化规范化通信协议
上文中已经充分说明当下我国煤矿安全监测监控系统通信协议不规范，通信协议不规范将造成设备重复购置、系统补套受制于人和不能随意进行软硬件升级改造等后果。为了尽量避免此种情况出现在安全监测监控系统中，应当对安全监测监控系统通信协议进行调整和约束，促使其规范化和统一化，从而保证我国所应用的安全监测监控系统能够实现资源共享，升级安全监控检测系统，使其合理而有效的应用。当然，实现通信协议统一化和规范化并不是非常容易的，需要我国推出很多规范性规程和标准对通信协议进行规范化处理。只有推出统一的。规范的通信协议，才能够保证安全监测监控系统能够采用统一的数据库、统一的数据格式、统一的升级模式、统一的系统资源，促使煤矿安全监测监控系统能够更加高效的应用。
2.3专家诊断、决策系统的优化
尽管目前应用于煤矿开采中的安全监测监控系统具有良好的应用性，但同时它也存在不可忽视的问题，只有有效的处理安全监测监控系统存在的问题，才能够真正意义上实现系统的优化，促使其性能更强，应用效果更好。如何才能够实现煤矿安全监测监控系统的优化？作者建议有此方面的专家对安全监测监控系统进行详细的、深入的、全面的诊断，准确的诊断出煤矿安全监控监测系统存在的质量问题，并针对煤矿安全监测监控系统存在的问题进行详细的分析，制定合理的改善措施，改变系统功能单一、简单的情况，使其性能、质量等方面得到良好的优化，更加合理的应用于煤矿开采中。
3结束语
网络监测系统范文第5篇
关键词:汽车健康状态；实时监测；云雾协同网络
序言
近年来,随着汽车工业不断发展,汽车保有量的增加迅速,大量的汽车使用,原来出现概率较小的问题也逐步呈现一个较大的量的发生。在车辆行驶到一定的公里数以后,或者是使用到了一定的年限以后,虽然不至于报废,但是经常出毛病,用户使用体验越来越差。发动机是整个车辆的大脑,总的动力来源,它的健康状态决定影响整个汽车的工作状态。同时,随着无线网络技术、物联网技术和传感器技术的发展及应用普及,人们对数据处理、信息提取、知识发现、智能优化和实时决策等有了更高的应用需求。云计算、雾计算的应用是实现这些应用的基础,物联网技术在汽车检测领域的应用为其提供了平台。
1汽车健康检测的需求
汽车是个机械产品,汽车的工作系统比较复杂。通过对近年来汽车事故的研究发现,把汽车作为一个独立系统进行研究,从安全的角度考虑问题,已经明显不足。以往常见单独的去思考问题,各安全部件之间的关联性考虑不足。通过针对性的补强解决了一个方面的问题,却会因此而产生一些别的情况,甚至发生二次事故。对人民群众的生产生活已经形成了困扰。当今的汽车维护与保养市场主要采用的是定期保养和遇到问题维修处理的模式。其预判性不足,容易出现过度保养或者保养不及时的问题,尤其是一些问题出现才修理的现象,容易产生严重事故。且从业者主要是4s店以及一些相关修理店。不断增长的消费需求需要精准的对汽车的健康状态进行检测。完善的汽车自诊断系统将成为解决这一问题的不二选择。驾驶员或车主可以通过自诊断系统清晰的了解自己车辆,并辅助修理人员提高效率。既节约了使用成本,又节约了整个社会的资源。这个新的汽车安全思路将成为未来汽车发展的主要方向。
2云雾协同计算概述
随着物联网的不断普及,其相关终端设备亦大量增长并普及。物联网的世界获得了海量数据,云计算平台具备了相应的存储和计算能力。大数据处理和应用具有了平台。云计算的优势是集中存储和处理能力强大,在实际应用中其劣势是传输带宽可能不足。海量的客户端和云端之间的信息通信和交流需要速度。传输带宽已经成为应用系统的瓶颈。在云服务器、大数据系统之间传输速度的下降甚至可能引起服务中断。为解决此类问题,雾计算应运而生。雾计算的精髓在于对边缘设备的利用,它的主要构想是“智能前沿化”。当在云层和终端设备层之间加上一个叫做雾层的缓冲层时,可以极大的缓解云端和终端之间的传输问题。雾层可以进行中量计算的提供、短时性的存储以及较快的网络通信服务。从用户的体验角度而言,更近、更快、终端设备能耗更低。在互联网中断的地区甚至可以做到雾服务的提供。云计算使得应用的执行变得简单,但是对敏感性要求高的业务支持性很弱。物联网的世界里对移动性、区域分布性有较大的需求和更高的要求。同时终端用户设备自身能耗的限制,也需要更多的节约能耗,延长待机时间。雾计算更接近“地面”用户,其主要工作在网络边缘的特性使得自身可以广泛的运用于各种业务中。云计算是假定数据传输宽带不受限制,并且没有延迟;雾计算是真正的低延时和快速位置感知,移动性更好,敏感度高。作为网络的边缘节点有效的解决了云和终端之间的瓶颈。二者的协同计算可以很好的解决实际应用中的问题。云雾协同计算的概念如图1所示。
3基于云雾协同计算汽车网络系统的构建
随着物联网在生活中的逐步应用,其应用已经逐渐从简单的物与物连接向智能化方向转型。物联网主要涉及RFID、红外感知、GPS、激光扫描等技术,各设备按约定的协议,实现物物互联,信息互通,实现智能监管跟踪、识别。其所使用的技术设备可以无缝衔接的运用于车辆本身。通过物联网技术车辆完成自身各状态信息的采集;通过物联网技术,汇聚信息,传输、综合处理。利用雾服务的高灵敏性和云服务的海量数据处理和存储能力,协同工作,形成实用性强的交互式汽车网络系统。根据雾计算智能前沿化的思路,构建网络边缘的雾服务系统。雾层由大量的要求中等性能的网络边缘服务器组成。处于中间的雾服务器可以有效分担云服务器的任务。云服务器本地化实现的关键是数据和计算服务转移到更靠近终端的设备之上,雾服务器可以提供本地化的计算以数据存储。可以充分满足汽车移动终端设备的高流量和低延迟的需求。云雾协同计算汽车网络系统结构图如图2所示。根据雾计算处于网络终端,每个终端节点具备雾计算设备,及时就近处理本地相关数据。构建基于云雾协同计算汽车网络系统架构框架,如图3所示。顶层为云计算中心,底层为传感器和移动终端层。在顶层和底层终端节点之间增加雾计算层。雾层居于物联网接入层。雾接入点同时也是物联网的接入点。在获得传感器采集的数据以后,按照过滤、分析的结果分解任务、分布处理、分发给各雾接入点协作处理。处理结果再传至云计算中心进行处理。客观上可以降低对传输带宽的需求。增强系统反映速度,变相扩充带宽。基于云雾协同计算汽车健康检测网络系统架构,结合汽车健康信息传输纵向分层、横向分布特点,可以构建汽车健康检测网络分层分布式的分析优化架构。其核心思想是:把大部分可以在各个不同汽车的车载装置中实现的分析功能分布到车载装置中实现,相当于传统集中式网络分析模式向多个分布式相互协调的分析模式转变,全面支持实现快速感知、快速行动、综合优化的目标。
4结语
本文主要目的是设计一个云雾协同计算汽车健康检测网络系统的应用系统。从车联网及多媒体应用角度,利用雾服务器分布广,构建汽车健康检测的云雾协同网络,以成本更低提供服务为特点,获得汽车状态信息,通过分析提供给相关部门以及汽车使用者。随着智慧城市、智慧交通、智能汽车发展,其作用会越来越明显,应用前景十分广阔。
参考文献
[1]方巍.从云计算到雾计算的范式转变[J].南京信息工程大学学报自然科学版,2016(8):404-414.
[2]薛育红.云计算驱动了雾计算的发展[J].中兴通讯技术,2017(2):51-52.
[4]张红,王玉峰.基于雾计算的NB-IoT框架、关键技术及应用[J].中兴通讯技术,2017(2):32-36.
网络监测系统范文第6篇
摘要：以徐州市为研究对象，从网络密度和便捷度两个方面构建了交通网络发展空间格局指标体系，综合测度了徐州市交通网络发展水平；并利用探索性空间数据分析方法对徐州市交通网络发展空间格局进行了研究。结果表明，①2015~2016年，徐州市少部分地区交通网络密度逐步增大，大部分地区（除邳州市）趋于均衡布局；②2015~2016年，徐州市交通网络便捷度增强趋势不明显，增强地区主要集中在邳州市；③近2a交通网络通达度逐步增强的区域以中心城区为主，大部分地区交通网络通达度增强效应不明显。
关键词：交通网络；空间格局；地理国情
交通网络对城市的发展具有引导、支撑和保障作用，是反映区域经济发展水平和潜能的重要指标之一[1-3]。综合交通体系通常涵盖了公路运输、水路运输、航空运输、铁路运输和管道运输等5类运输方式，形成分工协作、有机结合、布局合理、联结贯通的态势。随着国民经济和社会发展对交通综合运输需求的日益增强，需要优化交通运输的有机构成，加快综合交通运输市场化进程[4-5]。因此，分析交通网络发展空间格局对城市的经济发展具有重要的实际意义。测度交通网络发展情况的指标较多，如路网密度、交通干线影响度、交通通达性等[6-8]。徐州市被明确为“一带一路”战略的重要节点城市，拥有承东接西、沟通南北、双向开放、梯度推进的战略区位优势，地处苏、鲁、豫、皖4省交界，东襟淮海，西按中原，南屏江淮，北扼齐鲁，素有“五省通衢”之称，是部级内河水运主枢纽城市[9]。连霍、京福、京沪等国家高速公路主干线在此交汇，京沪、陇海两大干线铁路于此相交，京杭大运河傍城而过，徐州观音国际机场是淮海经济区唯一的大型干线机场，徐州市运输管道是华东输油管道的重要组成部分[10-11]。徐州市已初步形成公路、铁路、水运、航空、管道“五通汇流”的立体化交通格局。本文以徐州市交通网络数据为基础，采用GIS空间分析技术，依据相关数学方法和模型，对徐州市综合交通网络发展空间格局进行了研究，为后续交通基础设施的建设提供了研判资料和数据支撑。
1技术流程
1.1数据收集与整合
数据收集主要是收集2015年地理国情普查成果、2016年基础性地理国情监测数据、影像资料、1∶10000DEM以及其他专业资料。数据整合主要包括坐标转换、格式转换、数据入库等数据预处理，在整合过程中需综合徐州市社会与经济发展状况、公共服务水平等非空间数据，形成监测的原始资料数据。
1.2交通网络空间格局指标构建
根据长江经济带综合交通规划、重点城市综合交通规划等资料，结合当前国内外学者的研究成果，本文以铁路网络、公路网络、城市道路网络、乡村道路网络、内河航运网络为交通网络密度（TD）指标，以交通干线、交通枢纽为便捷度（SL）指标，确立指标因子并进行量化。
1.3交通网络空间格局监测
1）交通网络密度指标计算。利用核密度分析工具，得到线离散化数据，用于反映交通网络密度。其中，将行车速度作为权重字段，影响距离作为搜索半径；航道设定吨级作为权重字段，影响距离为监测区全域。2）交通便捷度指标计算。利用欧氏距离分析工具，使用距离衰减方法离散化反映交通便捷度。其中，交通干线和交通枢纽将服务距离作为最大距离。3）单项指标数据标准化、加权求和。根据评价单元各单项指标值及其权重值，对单项指标进行数据标准化处理，采用综合加权求和方法计算复项指标，迭代得到交通密度水平和交通便捷度水平（综合加权求和时均赋予相同权重）。4）交通密度坡度修正。利用DEM数据得到评价区域坡度数据，按照坡度分级对坡度数据进行重分类，再利用对应的坡度修正系数完成不同区域的交通密度结果修正，从而得到最终的交通密度分布结果。5）交通通达指数计算。假设各指标对分项指数的作用相同，在此基础上，将反映区域交通通达状况的交通密度和便捷度赋予相同权重，得到交通通达指数。
2成果展示
2.1交通网络基本分布
1）城市交通线路基本分布。铁路方面，徐州市作为重要的交通枢纽，是东西向陇海铁路与南北向京沪铁路干线的交汇点，不仅承担着客运输送的任务，还负责华东诸省与全国各地的物资交流，2015年高速铁路（京沪铁路徐州段）长55.47km，普通铁路长384.87km，2016年均没有变化。对于各区县而言，贾汪区、铜山区和云龙区3个主城区有高速铁路穿过，高速铁路长分别为35.26km、14.21km和6km；普通铁路除睢宁县没有覆盖，其他区县均有过境，丰县为28.78km、鼓楼为13.67km、贾汪区为10.64km、沛县为74.79km、邳州为44.82km、泉山为7.94km、铜山为117.59km、新沂为70.9km、云龙为15.74km（图4）。公路方面，2015年徐州市全境的高速公路长459.361km，一级公路长986.71km，二级公路长1381.79km，三级公路长1191.88km，四级公路长5096.40km，其他公路长1331.57km；2016年一级公路增长了58.20km，达到1044.91km，二级与三级公路均增长约1km，四级公路减少不到1km，其他公路增长26.43km。2）城市交通枢纽设施基本分布。2015~2016年徐州市各类全域的交通枢纽设施没有变化，主要包括徐州观音国际机场和徐州空军机场2个机场，25个火车站，117个港口，65个客运中心，72个高速出入口。图5为徐州市交通要素密度图。
2.2交通网络发展空间格局变化监测
1）交通网络空间密度及其变化情况。2015~2016年徐州市全域交通网络空间密度没有变化，其中最大值为93，最小值为55，均值为71，标准差为8.5。就各区县而言，泉山区、鼓楼区在2015~2016年交通网络密度变化较大，超过50%。其中，泉山区增加区域占63.38%，主要是因为淮海路西延、徐商公路改造升级、三环西路高架快速路等大型交通项目的建成和实施，泉山区逐步形成纵横交错、辐射八方的立体化交通网络；鼓楼区增加区域占68.46%，2016年鼓楼区集中推进三环北路高架快速路、徐沛快速通道、苏堤路北延等，加快基础设施建设，所以增加较明显。云龙区减少区域（30.75%）比增加的（17.8%）还大，主要源于云龙区为老城区，2016年新修建通车的公路较少，主要是道路改造。其他区县的变化均小于50%。2）交通网络便捷度及其变化情况。2015~2016年徐州市全域交通网络便捷度基本没有变化，其中最大值为82，最小值为59，均值为71，2015年标准差为4.3，2016年降为4.0。就各区县而言，邳州市交通便捷度增加区域变化较大，占比达到47.52%，即邳州的大部分地区（47.52%）的便捷度增大。这主要得益于邳州市的道路升级，包括省道323被提升为国道311，碾庄镇等乡镇的农村公路升级，以及铁路专线建设、疏港大桥、邳州港等工程实施，完善了邳州市交通体系。2016年泉山区和铜山区都进行农村公路改造，但并未完全建成，故有少部分区域的便捷度减少。3）交通网络空间通达度及其变化情况。2015~2016年徐州市全域交通网络通达度基本没有变化，其中最大值为85，最小值为73，均值为78，2015年标准差为5.5，2016年降为5.4。鼓楼区、泉山区、邳州市交通网络通达度的增加区域占比超过50%。邳州市道路升级使得便捷度增加的区域占比较大，同时也增加了邳州市的通达度；泉山区主要是因为数个大型交通项目的建成与实施；鼓楼区主要因为其2016年集中推进三环北路高架快速路、徐沛快速通道、苏堤路北延等建设。云龙区的交通网络空间通达度与交通网络空间密度一样，减少区域占比（30.36%）比增加区域的占比（10.29%）要多。
3结语
1）2015~2016年徐州市各县区交通网络密度最大值、最小值、平均值均基本无变化（仅邳州市略有增加），标准差部分区域（睢宁县）略有上升，表明徐州市少部分地区交通网络密度逐步增大，交通网络在大部分地区（除邳州市）趋于均衡布局。2）从交通网络设施变化监测分析结果来看，2015~2016年交通网络便捷度整体变化不大，便捷度增加的区域主要为邳州市（47.52%）、新沂市（9.21%）和泉山区（2.95%），表明近2a徐州市交通网络便捷度增强趋势不明显，便捷度增强区域主要集中在邳州市。3）近2a徐州市交通网络通达度逐步增强的区域以中心城区为主，主要是由于中心城区高架以及城市快速路的修建，明显缩短了通达时间；由于农村道路的升级，部分城市地区也降低了时间成本。大部分地区交通网络通达度增强效应不明显。
参考文献
[1]齐润冰.基于地理国情监测的金普新区综合交通分析方法研究[J].测绘与空间地理信息,2017,40(5):140-142
[2]肖京格,周廷刚,姚林虎,等.重庆市交通网络的可达性时空特征及其演化规律[J].地球信息科学学报,2015,17(1):54-61
[3]蒋晓威,曹卫东,罗健,等.安徽省公路网络可达性空间格局及其演化[J].地理科学进展,2012,31(12):1591-1599
[4]孟德友,范况生,陆玉麒,等.铁路客运提速前后省际可达性及空间格局分析[J].地理科学进展,2010,29(6):709-715
[5]吴威,曹有挥,曹卫东,等.长江三角洲公路网络的可达性空间格局及其演化[J].地理学报,2006(10):1065-1074
[6]徐旳,陆玉麒.高等级公路网建设对区域可达性的影响:以江苏省为例[J].经济地理,2004(6):830-833
[7]张莉,陆玉麒.基于陆路交通网的区域可达性评价:以长江三角洲为例[J].地理学报,2006(12):1235-1246
[8]刘俊,陆玉麒,孟德友.基于不同指标的公路交通网络可达性评价:以江苏省为例[J].工业技术经济,2009,28(2):78-82
[9]李保杰,顾和和,纪亚洲.基于GIS的徐州市城乡交通基础设施通达性研究[J].人文地理,2012,27(6):76-80
[10]曹彦佳,李保杰,邹宇婷,等.徐州市城市空间扩展与交通脉动研究[J].测绘科学,2011,36(5):11-13
网络监测系统范文第7篇
网络安全管理技术
目前，网络安全管理技术越来越受到人们的重视，而网络安全管理系统也逐渐地应用到企事业单位、政府机关和高等院校的各种计算机网络中。随着网络安全管理系统建设的规模不断发展和扩大，网络安全防范技术也得到了迅猛发展，同时出现了若干问题，例如网络安全管理和设备配置的协调问题、网络安全风险监控问题、网络安全预警响应问题，以及网络中大量数据的安全存储和使用问题等等。
网络安全管理在企业管理中最初是被作为一个关键的组成部分，从信息安全管理的方向来看，网络安全管理涉及到整个企业的策略规划和流程、保护数据需要的密码加密、防火墙设置、授权访问、系统认证、数据传输安全和外界攻击保护等等。在实际应用中，网络安全管理并不仅仅是一个软件系统，它涵盖了多种内容，包括网络安全策略管理、网络设备安全管理、网络安全风险监控等多个方面。
防火墙技术
互联网防火墙结合了硬件和软件技术来防止未授权的访问进行出入，是一个控制经过防火墙进行网络活动行为和数据信息交换的软件防护系统，目的是为了保证整个网络系统不受到任何侵犯。
防火墙是根据企业的网络安全管理策略来控制进入和流出网络的数据信息，而且其具有一定程度的抗外界攻击能力，所以可以作为企业不同网络之间，或者多个局域网之间进行数据信息交换的出入接口。防火墙是保证网络信息安全、提供安全服务的基础设施，它不仅是一个限制器，更是一个分离器和分析器，能够有效控制企业内部网络与外部网络之间的数据信息交换，从而保证整个网络系统的安全。
将防火墙技术引入到网络安全管理系统之中是因为传统的子网系统并不十分安全，很容易将信息暴露给网络文件系统和网络信息服务等这类不安全的网络服务，更容易受到网络的攻击和窃听。目前，互联网中较为常用的协议就是TCP/IP协议，而TCP/IP的制定并没有考虑到安全因素，防火墙的设置从很大程度上解决了子网系统的安全问题。
入侵检测技术
入侵检测是一种增强系统安全的有效方法。其目的就是检测出系统中违背系统安全性规则或者威胁到系统安全的活动。通过对系统中用户行为或系统行为的可疑程度进行评估，并根据评价结果来判断行为的正常性，从而帮助系统管理人员采取相应的对策措施。入侵检测可分为：异常检测、行为检测、分布式免疫检测等。
企业网络安全管理系统架构设计
1系统设计目标
该文的企业网络安全管理系统的设计目的是需要克服原有网络安全技术的不足，提出一种通用的、可扩展的、模块化的网络安全管理系统，以多层网络架构的安全防护方式，将身份认证、入侵检测、访问控制等一系列网络安全防护技术应用到网络系统之中，使得这些网络安全防护技术能够相互弥补、彼此配合，在统一的控制策略下对网络系统进行检测和监控，从而形成一个分布式网络安全防护体系，从而有效提高网络安全管理系统的功能性、实用性和开放性。
2系统原理框图
该文设计了一种通用的企业网络安全管理系统，该系统的原理图如图1所示。
2.1系统总体架构
网络安全管理中心作为整个企业网络安全管理系统的核心部分，能够在同一时间与多个网络安全终端连接，并通过其对多个网络设备进行管理，还能够提供处理网络安全事件、提供网络配置探测器、查询网络安全事件，以及在网络中发生响应命令等功能。
网络安全是以分布式的方式，布置在受保护和监控的企业网络中，网络安全是提供网络安全事件采集，以及网络安全设备管理等服务的，并且与网络安全管理中心相互连接。
网络设备管理包括了对企业整个网络系统中的各种网络基础设备、设施的管理。网络安全管理专业人员能够通过终端管理设备，对企业网络安全管理系统进行有效的安全管理。
2.2系统网络安全管理中心组件功能
系统网络安全管理中心核心功能组件：包括了网络安全事件采集组件、网络安全事件查询组件、网络探测器管理组件和网络管理策略生成组件。网络探测器管理组件是根据网络的安全状况实现对模块进行添加、删除的功能，它是到系统探测器模块数据库中进行选择，找出与功能相互匹配的模块，将它们添加到网络安全探测器上。网络安全事件采集组件是将对网络安全事件进行分析和过滤的结构添加到数据库中。网络安全事件查询组件是为企业网络安全专业管理人员提供对网络安全数据库进行一系列操作的主要结构。而网络管理策略生产组件则是对输入的网络安全事件分析结果进行自动查询，并将管理策略发送给网络安全。
系统网络安全管理中心数据库模块组件：包括了网络安全事件数据库、网络探测器模块数据库，以及网络响应策略数据库。网络探测器模块数据库是由核心功能组件进行添加和删除的，它主要是对安装在网络探测器上的功能模块进行存储。网络安全事件数据库是对输入的网络安全事件进行分析和统计，主要用于对各种网络安全事件的存储。网络相应策略数据库是对输入网络安全事件的分析结果反馈相应的处理策略，并且对各种策略进行存储。
3系统架构特点
3.1统一管理，分布部署该文设计的企业网络安全管理系统是采用网络安全管理中心对系统进行部署和管理，并且根据网络管理人员提出的需求，将网络安全分布地布置在整个网络系统之中，然后将选取出的网络功能模块和网络响应命令添加到网络安全上，网络安全管理中心可以自动管理网络安全对各种网络安全事件进行处理。
3.2模块化开发方式本系统的网络安全管理中心和网络安全采用的都是模块化的设计方式，如果需要在企业网络管理系统中增加新的网络设备或管理策略时，只需要对相应的新模块和响应策略进行开发实现，最后将其加载到网络安全中，而不必对网络安全管理中心、网络安全进行系统升级和更新。
3.3分布式多级应用对于机构比较复杂的网络系统，可使用多管理器连接，保证全局网络的安全。在这种应用中，上一级管理要对下一级的安全状况进行实时监控，并对下一级的安全事件在所辖范围内进行及时全局预警处理，同时向上一级管理中心进行汇报。网络安全主管部门可以在最短时间内对全局范围内的网络安全进行严密的监视和防范。
网络监测系统范文第8篇
论文关键词：网络动态网络入侵网络入侵取证系统
计算机网络的入侵检测，是指对计算机的网络及其整体系统的时控监测，以此探查计算机是否存在违反安全原则的策略事件。目前的网络入侵检测系统，主要用于识别计算机系统及相关网络系统，或是扩大意义的识别信息系统的非法攻击，包括检测内部的合法用户非允许越权从事网络非法活动和检测外界的非法系统入侵者的试探行为或恶意攻击行为。其运动的方式也包含两种，为目标主机上的运行来检测其自身通信的信息和在一台单独机器上运行从而能检测所有的网络设备通信的信息，例如路由器、Hub等。
1计算机入侵检测与取证相关的技术
1.1计算机入侵检测
入侵取证的技术是在不对网络的性能产生影响的前提下，对网络的攻击威胁进行防止或者减轻。一般来说，入侵检测的系统包含有数据的收集、储存、分析以及攻击响应的功能。主要是通过对计算机的网络或者系统中得到的几个关键点进行信息的收集和分析，以此来提早发现计算机网络或者系统中存在的违反安全策略行为以及被攻击迹象。相较于其他的一些产品，计算机的入侵检测系统需要更加多的智能，需要对测得数据进行分析，从而得到有用的信息。
计算机的入侵检测系统主要是对描述计算机的行为特征，并通过行为特征对行为的性质进行准确判定。根据计算机所采取的技术，入侵检测可以分为特征的检测和异常的检测；根据计算机的主机或者网络，不同的检测对象，分为基于主机和网络的入侵检测系统以及分布式的入侵检测系统；根据计算机不同的工作方式，可分为离线和在线检测系统。计算机的入侵检测就是在数以亿记的网络数据中探查到非法入侵或合法越权行为的痕迹。并对检测到的入侵过程进行分析，将该入侵过程对应的可能事件与入侵检测原则规则比较分析，最终发现入侵行为。按照入侵检测不同实现的原来，可将其分为基于特征或者行为的检测。
1.2计算机入侵取证
在中国首届计算机的取证技术峰会上指出，计算机的入侵取证学科是计算机科学、刑事侦查学以及法学的交叉学科，但由于计算机取证学科在我国属于新起步阶段，与发达国家在技术研究方面的较量还存在很大差距，其中，计算机的电子数据的取证存在困难的局面已经对部分案件的侦破起到阻碍作用。而我国的计算机的电子数据作为可用证据的立法项目也只是刚刚起步，同样面临着计算机的电子数据取证相关技术不成熟，相关标准和方法等不足的窘境。
计算机的入侵取证工作是整个法律诉讼过程中重要的环节，此过程中涉及的不仅是计算机领域，同时还需满足法律要求。因而，取证工作必须按照一定的即成标准展开，以此确保获得电子数据的证据，目前基本需要把握以下几个原则：实时性的原则、合法性的原则、多备份的原则、全面性的原则、环境原则以及严格的管理过程。
2基于网络动态的入侵取证系统的设计和实现
信息科技近年来得到迅猛发展，同时带来了日益严重的计算机犯罪问题，静态取证局限着传统计算机的取证技术，使得其证据的真实性、及时性及有效性等实际要求都得不到满足。为此，提出了新的取证设想，即动态取证，来实现网络动态状况下的计算机系统取证。此系统与传统取证工具不同，其在犯罪行为实际进行前和进行中开展取证工作，根本上避免取证不及时可能造成德证据链缺失。基于网络动态的取证系统有效地提高了取证工作效率，增强了数据证据时效性和完整性。
2.1计算机的入侵取证过程
计算机取证，主要就是对计算机证据的采集，计算机证据也被称为电子证据。一般来说，电子证据是指电子化的信息数据和资料，用于证明案件的事实，它只是以数字形式在计算机系统中存在，以证明案件相关的事实数据信息，其中包括计算机数据的产生、存储、传输、记录、打印等所有反映计算机系统犯罪行为的电子证据。
就目前而言，由于计算机法律、技术等原因限制，国内外关于计算机的取证主要还是采用事后取证方式。即现在的取证工作仍将原始数据的收集过程放在犯罪事件发生后，但计算机的网络特性是许多重要数据的存储可能在数据极易丢失的存储器中；另外，黑客入侵等非法网络犯罪过程中，入侵者会将类似系统日志的重要文件修改、删除或使用反取证技术掩盖其犯罪行径。同时，年FBI/CSI的年度计算机报告也显示，企业的内部职员是计算机安全的最大威胁，因职员位置是在入侵检测及防火墙防护的系统内的，他们不需要很高的权限更改就可以从事犯罪活动。
2.2基于网络动态的计算机入侵取证系统设计
根据上文所提及的计算机入侵的取证缺陷及无法满足实际需要的现状，我们设计出新的网络动态状况下的计算机入侵的取证系统。此系统能够实现将取证的工作提前至犯罪活动发生之前或者进行中时，还能够同时兼顾来自于计算机内、外犯罪的活动，获得尽可能多的相关犯罪信息。基于网络动态的取证系统和传统的取证系统存在的根本差别在于取证工作的开展时机不同，基于分布式策略的动态取证系统，可获得全面、及时的证据，并且可为证据的安全性提供更加有效的保障。
此外，基于网络动态的入侵取证系统在设计初始就涉及了两个方面的取证工作。其一是攻击计算机本原系统的犯罪行为，其二是以计算机为工具的犯罪行为（或说是计算机系统越权使用的犯罪行为）。系统采集网络取证和取证两个方面涉及的这两个犯罪的电子证据，并通过加密传输的模块将采集到的电子证据传送至安全的服务器上，进行统一妥善保存，按其关键性的级别进行分类，以方便后续的分析查询活动。并对已获电子证据以分析模块进行分析并生成报告备用。通过管理控制模块完成对整个系统的统一管理，来确保系统可稳定持久的运行。
2.3网络动态状况下的计算机入侵取证系统实现
基于网络动态计算机的入侵取证系统，主要是通过网络取证机、取证、管理控制台、安全服务器、取证分析机等部分组成。整个系统的结构取证，是以被取证机器上运行的一个长期服务的守护程序的方式来实现的。该程序将对被监测取证的机器的系统日志文件长期进行不间断采集，并配套相应得键盘操作和他类现场的证据采集。最终通过安全传输的方式将已获电子数据证据传输至远程的安全服务器，管理控制台会即刻发送指令知道操作。
网络取证机使用混杂模式的网络接口，监听所有通过的网络数据报。经协议分析，可捕获、汇总并存储潜在证据的数据报。并同时添加“蜜罐”系统，发现攻击行为便即可转移进行持续的证据获取。安全服务器是构建了一个开放必要服务器的系统进行取证并以网络取证机将获取的电子证据进行统一保存。并通过加密及数字签名等技术保证已获证据的安全性、一致性和有效性。而取证分析机是使用数据挖掘的技术深入分析安全服务器所保存的各关键类别的电子证据，以此获取犯罪活动的相关信息及直接证据，并同时生成报告提交法庭。管理控制台为安全服务器及取证提供认证，以此来管理系统各个部分的运行。
基于网络动态的计算机入侵取证系统，不仅涉及本网络所涵盖的计算机的目前犯罪行为及传统计算机的外部网络的犯罪行为，同时也获取网络内部的、将计算机系统作为犯罪工具或越权滥用等犯罪行为的证据。即取证入侵系统从功能上开始可以兼顾内外部两方面。基于网络动态的计算机入侵取证系统，分为证据获取、传输、存储、分析、管理等五大模块。通过各个模块间相互紧密协作，真正良好实现网络动态的计算机入侵取证系统。
