什么是网络流量分析？

它涉及对网络活动的深入检查，以便洞察通过网络连接的系统和设备的运行状况。

网络是大多数现代企业的基础，使员工能够自由沟通和协作，并为关键应用程序（应用）和业务运营提供动力。

NTA 可帮助组织优化网络性能、缓解网络安全威胁，并在问题蔓延之前对其进行故障排除。

网络，或计算机网络，是将台式机、移动设备和路由器等多个计算设备连接起来，使其能够传输和接收信息和资源。

网络上的设备依赖于各种类型的连接来实现功能，包括以太网、无线 (wifi) 和蜂窝网络。他们还必须遵守某些协议，这些协议管理他们之间的通信方式以及他们交换的信息类型。

最普及、最知名的网络就是互联网本身，它支持着人们的交流、工作和娱乐方式。但随着互联网的普及，网络威胁（即试图未经授权访问网络的行为）的频率和带来的损失也在增加。

根据 IBM 2025 年数据泄露成本报告，去年全球网络泄露的平均成本为 440 万美元。尽管这一数字仍然很大，但比上一年减少了 9%，这表明各组织比过去更加重视 NTA 和威胁检测与响应 (TDR)。

网络安全是网络安全学中的一个领域，重点在于保护组织所依赖的网络和通信系统免受网络攻击。随着企业积极采用云计算、人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 等新技术，他们便在不断扩展其数字化能力。然而，这样做也会扩大其攻击面，即衡量其系统和网络在多大程度上易受网络攻击的指标。

每年，涉及恶意软件和勒索软件的网络攻击都会给公司造成数百万的损失，从而推动了对网络安全解决方案的需求增长。2024 年，全球网络安全市场的价值为 240 亿美元，预计在未来 7 年将以 14% 的复合年增长率 (CAGR) 增长。 ¹

网络流量分析的核心流程通常分为四个步骤：

1. 数据收集
2. 正在处理
3. 分析
4. 可视化

下面将详细介绍每个步骤以及与之相关的工具和技术。

在分析网络流量之前，您需要收集它。组织依靠各种来源进行数据收集，包括路由器和交换机等简单设备以及可以实时收集和分析数据的更复杂的网络监控工具。

数据捕获是数据收集的一个子集，主要关注在网络中流动且仍处于最原始状态的数据。数据采集通常直接从来源收集非结构化数据，依赖于网络分析器、数据包嗅探器和入侵检测系统 (IDS) 等专业工具。

数据一旦被收集，就必须通过特定的标准进行筛选，以确定其是否包含相关信息，这一技术称为数据处理。在处理阶段评估的典型信息涉及 IP 地址、端口和通用协议，如超文本传输协议 (HTTP)、文件传输协议 (FTP) 和域名服务器 (DNS)。

数据处理的目的是将原始数据转换为有价值的、可操作的、更容易分析的数据。处理步骤对于识别网络中的潜在威胁、优化性能以及排查问题至关重要。

网络数据收集并处理后，即可进行分析。NTA 依赖五种常见的数据分析类型：行为、协议、统计、有效负载和流。

• 行为分析：行为分析专注于网络流量模式，通过基线模型识别可疑活动。通过将当前实时流量数据与基线模型进行比较，行为分析能够判断流量的下降或激增是否是网络攻击的迹象，或仅仅是其他原因导致的变化。高级行为分析工具使用人工智能和机器学习 (ML) 来识别异常行为和潜在威胁。

• 协议分析：网络协议（即规定数据在网络上传输和接收方式的规则）为整体网络健康状况和流量提供了重要线索。通过分析网络上设备和系统遵循的协议，协议分析能够判断正在发生的通信类型是否构成威胁。

• 统计分析：统计分析查看网络流量和流量模式，试图找出趋势或异常情况。通过对网络指标（如流量、数据包大小和协议分布）应用数学公式，NTA 工具可以评估异常是否可能表明网络威胁或其他网络问题。

• 有效负载分析：有效负载分析会仔细研究网络数据包（通过网络传输的小数据单元）的内容，并试图解释其含义。通过检查应用程序信息（例如地址和电子邮件主题），有效负载分析可帮助安全团队深入了解网络上发生的通信类型并发现安全威胁。

• 流量分析：流量分析检查通过网络连接的设备和系统之间的网络流量。它会寻找可能表明性能问题或安全威胁的异常模式证据。当有效执行时，流量分析有助于解决安全事件，并发现网络流量在某个位置变慢的潜在瓶颈。

最后，在网络流量数据被收集、处理和分析之后，必须以可在整个组织中报告的方式进行展示，这一步称为数据可视化。NTA 的最后一步通常涉及仪表板、图形、图表和其他可视化方法，帮助团队和管理员理解洞察分析并制定战略。

随着网络变得越来越复杂，组织越来越依赖网络流量分析 (NTA) 来监控网络流量并识别对 IT 基础设施的潜在威胁。

从本地部署到云、混合甚至多云环境，网络管理员发现防火墙和杀毒软件等端点解决方案无法满足他们的需求。因此，他们更加依赖 NTA。网络流量分析 (NTA) 为企业提供了几个主要优点。

NTA 可帮助管理员深入了解流经其网络的流量类型及其路径。通过分析流量模式，NTA 能够优化网络性能，并精准定位导致流量遭遇不必要延迟的潜在瓶颈点。

现代 NTA 解决方案依靠 AI 和 ML 来自动识别和解决问题。人工智能驱动的工具可提高运营可视性，帮助企业提高网络性能和成本效率。根据 IBM 商业价值研究院 (IBV) 的一项调查，51% 的高管已经实现了 IT 网络某些方面的自动化。预计未来 3 年这一数字将增长到 82%。

NTA 可以实时显示网络的使用量。这一洞察使管理员能够更有策略地分配工作负载（即特定任务所需的时间和计算资源），并确保网络以最佳性能运行。

通过依赖来自 AI 和 ML 监控工具的精细化测量，NTA 帮助管理员发现网络状况和流量模式的突变，并采取适当措施。一些高级解决方案甚至使用生成式人工智能（生成式 AI）来加速流量分类和事件跟踪的过程。

通过不断将网络流量与基线指标进行比较，NTA 使管理员能够识别使用带宽较多的应用，并相应分配网络资源。

强大的 NTA 可帮助安全团队实现网络监控数据类型的多样化，使他们不仅仅依赖于单一数据源来获得洞察分析。例如，现代网络管理系统结合了流量数据、数据包捕获和日志数据，以全面了解网络的性能。

高级 NTA 解决方案可以轻松集成到其他网络管理系统中，从而避免孤立存在。例如，许多现代企业依赖于可以轻松与 NTA 解决方案结合的安全事件和事件管理 (SIEM) 工具。

随着现代企业加快数字化转型步伐以跟上创新节奏，密切监控和分析网络流量的需求比以往任何时候都更加关键。

以下是一些最常见的用例。