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基于Netflow的可视化系统研究与实现的任务书
任务书
一、任务描述
随着网络技术的不断发展，网络安全问题日益突出。基于Netflow的可视化系统是一种网络监控与管理工具，它可以实时对网络流量进行分析、监控和预警，发现网络中的异常情况和不安全行为，帮助网络管理员及时做出决策，增强网络管理的有效性和安全性。本次课程设计旨在研究基于Netflow的可视化系统的实现方法，主要包括以下几个方面的内容：
1.对Netflow协议及其运行原理进行研究，了解Netflow数据格式和采集方式，掌握Netflow数据的处理方法和分析技巧。
2.基于Python语言和Flask框架，搭建可视化Web应用程序，通过可视化界面对网络流量进行实时监控和分析，支持对IP地址、协议类型、端口号、流量大小等关键指标进行可视化展示和分析。
3.对网络流量的异常情况进行分析和识别，包括DOS攻击、DDOS攻击、恶意代码传播等常见攻击方式，通过预警机制及时间序列等方式实现对异常情况的及时发现和处理。
二、任务要求
1.熟练掌握Netflow协议的基本原理和数据格式，理解数据采集和处理的主要方法和技巧。
2.熟练使用Python语言和Flask框架，能够开发基于Web的应用程序，并实现对网络流量的实时监控和分析功能。
3.能够设计和实现网络流量的异常分析和识别算法，具备良好的算法设计和编程能力。
4.具备较好的文献检索和阅读能力，能够查找和阅读相关领域的学术文献，对研究结果进行分析和评价。
三、任务进度安排
任务编号任务名称完成时间
1Netflow协议研究报告第1周-第2周
2Web应用程序开发第3周-第6周
3异常分析和识别算法研究报告第7周-第8周
4系统集成与测试第9周-第12周
5课程设计报告撰写与提交第13周-第14周
四、考核方式
1.设计成果及演示
2.课程设计报告（包括任务分析、设计方案、成果展示及实现、结论和展望等内容）
总评分占成绩比例：50%
其中：
设计成果及演示占比30%；
课程设计报告占比20%。
3.答辩
总评分占成绩比例：50%。
其中：
答辩占比30%；
问题回答占比20%。
五、参考文献
1.姬红星.基于Netflow的网络流量分析研究[J].电子设计工程,2020,28(9):47-49.
2.黄广琴,陈凯,黄阳.基于Netflow的流量异常检测方法[J].计算机工程,2019,45(4):178-183.
3.张勇,王云洁,周幸禄.基于Netflow技术的网络流量关键特征分析[J].计算机科学,2018,45(10):13-17.
4.蒋建华.基于流量监测的网络安全应急响应系统研究[J].电脑知识与技术,2019,15(19):260-261.
5.干少宁,田伟,张进华.基于Netflow的攻击检测方法[J].计算机科学,2017,44(6):75-78.