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本文探讨了三种网络性能监测与分析方法：利用SNMP数据推断端到端网络性能，通过Pathperf工具估计路径带宽，以及研究Patch Tuesday对IP暗空间流量的影响。SNMP方法可在不依赖Netflow的情况下推断传输路径，适用于流量矩阵估计和吞吐量预测；Pathperf通过DNS机制从单端估计带宽，节省流量且误差低；对Patch Tuesday的研究发现其后‘Exploit Wednesday’恶意探测显著增加，揭示了安全补丁发布后的攻击趋势。这些方法为网络优化、安全策略调整提供了有力支持，并展示了在

本文从多个维度深入探讨了互联网的关键研究领域：通过全球实验分析IPv6在不同区域的采用现状，揭示原生IPv6、6to4和Teredo的使用特征；研究降水对互联网流量的影响，发现天气因素在特定时段显著影响流量需求；从内容角度探索BitTorrent群组的空间与时间局部性，表明文化属性和时间敏感性显著影响用户参与模式。这些研究成果为网络运营商、内容提供商及监管机构优化网络部署、流量管理与内容分发策略提供了重要参考。

本文探讨了三大网络技术研究方向：首先，提出一种被动测量方法远程评估上游缓冲膨胀延迟，利用单向延迟差值推断排队延迟，并验证其在LEDBAT和TCP流量中的准确性；其次，对比BlockMon、Storm和Apache S4在处理大规模推文流时的性能，结果显示BlockMon显著优于其他平台，展现出高效的数据监控潜力；最后，通过展示广告方法对野外IPv6群体进行为期七个月的研究，分析原生IPv6、Teredo和6to4地址的分布与特征，揭示当前IPv6部署现状及未来发展趋势。研究覆盖网络延迟优化、高性能监控架构与

PhishLive 是一个部署在大型校园网络边缘路由器上的实时监控系统，用于检测网络钓鱼和恶意软件攻击。通过集成 Google Safe Browsing（GSB）数据库，系统捕获并分析超过 10 亿个 URL，揭示了恶意 URL 的时间分布、域名存在周期、重定向链特征等关键发现。研究显示，夜间恶意访问比例显著升高，近半数恶意域名存活不足一天，且部分重定向链被用于隐藏攻击路径。基于这些洞察，博文提出了加强夜间监控、防范重定向攻击、提升用户安全意识等防御建议，并展望了结合机器学习与系统集成的未来方向。

本文深入分析了2010年中国电信路由劫持事件和基于PhishLive系统的恶意网站攻击研究。通过对控制平面与数据平面的测量，揭示了路由劫持的前缀分布、影响组织及流量拦截机制，并探讨其技术成因与潜在意图。同时，针对边缘网络中的恶意网站攻击，研究了其时间特征、类型占比和传播途径，提出了加强用户教育、完善黑名单和强化监控等防御建议。文章还对比了两类攻击的特点，强调了数据准确性、多维度防御和持续研究对提升网络安全的重要性。

本文深入探讨了网络黑名单（RBL）与异常流量特征的分析，重点研究了内外部重灾区IP地址的分布、端口使用模式及服务主机类型，并揭示了在不同RBL中异常流量的主要来源。同时，文章以2010年中国电信AS 23724大规模错误宣告约5万条IP前缀事件为例，分析了大规模路由异常的成因、影响及检测方法，结合控制平面与数据平面测量数据，评估了潜在的流量拦截风险。研究表明，尽管该事件前缀分布无明显针对性，但其路由行为仍可能造成无意流量劫持，凸显了互联网路由系统的安全隐患。研究结果可为网络安全策略优化和路由监控机制改进提供

本文研究了网络账户垃圾邮件与黑名单流量的检测与分析方法。在账户层面，提出基于用户名和显示名搜索差异构建黑名单，并确定最佳黑名单长度为10，训练集规模达到500个账户时即可稳定检测效果，可作为垃圾邮件的第一道防线。在流量层面，分析九种实时黑洞列表（RBLs）对大型ISP的影响，发现受污染流量实际占比在7.5%至17%之间，不同类别RBL具有显著区域特征和内部重叠性，且网络仅触及少量RBL条目。研究还揭示重流量IP（占5%）产生80%的流量，对整体流量分布影响巨大。最后提出了系统改进方向与未来研究建议，为网络安

本文提出一种利用网络搜索检测推特虚假账户的方法，通过分析用户在多个在线服务中的网络存在来判断账户合法性。该方法可在账户创建初期即进行检测，不依赖发布内容或社交图信息，具有提前检测、鲁棒性强和低成本高效的优势。系统结合用户名与显示名称的网络搜索结果，并通过降噪处理提升准确性，可作为现有垃圾信息检测系统的前置过滤层，有效减少垃圾信息的初始传播。实验结果显示其真阳性率达74.23%，假阳性率10.67%，并具备向其他社交平台扩展的潜力。

本文分析了SIP服务器中的大量浪费流量问题，指出用户设备错误配置和NAT穿越机制不当是主要原因，建议通过流量过滤和异常检测优化性能，并探讨云部署的利弊。同时，基于13000多个家庭的UPnP测量数据，研究了家庭网络设备的复杂性、多样性及使用动态，发现UPnP设备数量与网关启用存在强相关性，可据此改进宽带特征化方法。未来工作将聚焦注册风暴分析与SIP流量匿名化工具的开发。

本文对一个真实开放的全球可用SIP服务器进行了为期三天的流量分析，深入研究了其负载特征、NAT穿越带来的开销、SIP请求类型分布、地理流量模式以及注册风暴现象。分析表明，超过50%的流量由OPTIONS和REGISTER等保持活动消息构成，显著增加服务器负担；SIP流量不遵循Zipf定律，表现出与传统Web流量不同的特性；洲际内呼叫占主导，但存在如Virtualphoneline服务导致的跨洲异常流量；此外，注册风暴在服务恢复后可使请求量激增至每秒900次，远超正常水平。研究结果揭示了实际SIP部署中的关键

本文介绍了使用HomeNet Profiler对家庭网络进行测量的研究，重点分析了法国家庭网络中的设备组成和WiFi邻域特征。研究表明，一次性测量能有效捕获常开设备和强信号WiFi邻居，但对开关设备覆盖不足，需结合用户调查补充。研究发现家庭设备数量差异大，WiFi环境拥挤，部分存在信道配置不合理问题。文章总结了工具的优缺点，提出了未来研究方向和家庭网络优化建议，为家庭网络性能提升提供了参考依据。

本文研究了视频推文的活跃模式与社交传播特征，发现其热度持续时间短且传播主要集中在3跳内的亲密关系中，对视频分发平台设计提出优化建议。同时介绍了一种轻量、隐私友好的家庭网络测量工具HomeNet Profiler，通过在终端系统运行实现大规模数据收集，分析揭示了家庭设备连接数量、活跃状态及WiFi环境的多样性。基于实测数据，为内容分发与家庭网络优化提供了实践依据和未来方向。

本文基于对新浪微博的测量研究，深入分析了微博视频推文的来源、特征、观众行为模式及传播动态。研究发现，大部分视频来自土豆、优酷等UGC平台，短视频占主导，且视频传播具有明显的‘闪聚’现象和短传播距离（98%在3个社交跳数内）。观众主要来自中国一线城市，使用设备以iPhone和Android手机为主。研究进一步提出针对社交视频分发的优化策略，包括基于社交关系的视频预取、多版本视频支持、应对突发流量的CDN架构以及实时转码技术，为未来高效、智能的社交视频分发系统设计提供了重要指导。

本文探讨了顶级DNS服务器查询延迟的测量结果与IPv6别名解析技术的应用。通过分析全球不同地区对根服务器的查询延迟，揭示了部署不均衡导致的服务质量差异，特别是B根服务器在非北美地区的高延迟问题。同时，研究了大延迟产生的原因，包括BIND版本在IPv4/IPv6双栈下的错误实现及DNSSEC响应被过滤的问题。针对IPv6网络，提出了一种基于指纹识别的别名解析技术，该技术不依赖源路由，通过‘Too-Big Trick’诱导分片响应，在虚拟环境、互联网范围探测和生产网络中均表现出高准确性和可靠性。最后，建议ISP

本文研究了互联网中ECN的部署现状与实际使用差距，分析了Web浏览、下载和YouTube等场景下的TCP丢包模式，提出突发丢包作为衡量拥塞的重要指标。同时，通过NXDOMAIN-Query和King技术对全球顶级DNS服务器的查询延迟进行测量，发现地理分布不均导致洲际延迟差异显著，部分解析器存在异常高延迟问题。研究表明，尽管ECN和DNS基础设施已有进展，但在路由器支持、流量计量、地理优化及中间盒配置等方面仍需进一步改进，以提升整体网络性能与用户体验。

本文探讨了DNSSEC验证与显式拥塞通知（ECN）及TCP选项在互联网中的部署现状。通过主动探测和被动流量分析，研究发现ECN支持呈增长趋势，尤其在IPv6中表现更优，但实际使用率仍低，且存在中间盒干扰和配置错误问题。同时，不同DNSSEC测试方法因机制差异可能导致结果不一致，混合解析器环境下的验证行为仍需深入研究。文章还分析了不同类型流量的突发损失特征，并提出未来优化方向，以提升网络安全与性能。

本文提出并实施了一种测量客户端DNSSEC验证发生率的方法，通过脚本测试和隐藏测试两种基于Web的机制，结合真实用户访问数据，统计分析了全球不同国家和地区DNSSEC验证的实际启用情况。研究发现，尽管部分国家如瑞典和捷克的验证比例较高，但整体部署仍不均衡，且单个DNSKEY查询不足以作为验证指标。文章还对比了现有相关工作，指出了各类测量方法的局限性，并提出了未来改进方向，为全面评估DNSSEC客户端部署提供了有效手段。

本文研究了安卓与iOS在移动流媒体访问中的性能差异，发现由于内容请求模式和缓冲区管理策略的不同，iOS设备会产生大量冗余流量，导致额外的电池消耗和费用。同时，文章还探讨了网站单边启用IPv6的性能影响，通过实际测量发现，在缺乏端到端IPv6路径的情况下，单边启用IPv6对客户端性能无显著负面影响，仅下载失败率略有上升，表明该方式具备可行性，有助于推动IPv6过渡。研究为用户、服务提供商及开发者提供了优化方向和实践参考。

本文对比研究了iOS与Android设备在流媒体访问中的行为差异，重点分析了两者在HTTP请求方式、缓冲区管理机制及流量使用上的不同。研究发现，iOS设备通过AppleCoreMedia频繁使用HTTP 206范围请求并动态调整缓冲区，导致大量冗余流量和较高设备开销；而Android设备通过Stagefright采用单个HTTP 200请求和固定缓冲区策略，流量效率高且播放流畅。文章进一步探讨了这些差异对流量使用、用户体验和设备性能的影响，并提出了针对两类系统的优化建议，以提升视频流服务的质量与效率。

本文研究了移动网络中TCP流量对交互式实时通信的影响，以及Android与iOS设备在访问互联网流媒体服务时的性能差异。分析表明，TCP连接的初始窗口大小和数量显著影响媒体流的延迟和丢包，尤其在高速蜂窝网络中导致严重的基于延迟的损失。同时，iOS设备因采用HTTP范围请求和动态缓冲区管理，产生更多冗余流量，增加电池消耗和用户成本；而Android设备使用标准HTTP请求和静态缓冲，更节省资源。研究为优化网络架构、提升用户体验提供了重要启示。

本文分析了网络流量监测工具ALE与tcptrace在内存和处理时间上的差异，指出ALE具有更低的资源开销和更稳定的处理性能。同时探讨了TCP流量对实时通信中交互式媒体流的影响，包括Web流量引起的抖动、长寿命连接导致的延迟增加，以及TCP初始窗口增大带来的负面效应。通过在HSPA网络中的实验，评估了不同TCP工作负载下音频流的单向延迟、延迟变化及丢包情况，并总结了各类场景下的媒体流质量。文章进一步讨论了当前解决方案的局限性，如LEDBAT和AQM/RED的部署难题，提出了优化TCP协议、改进网络设备配置和应

本文介绍了一种基于被动测量的可扩展TCP延迟近似估计方法——ALE（Approximate Latency Estimator）。该方法通过使用滑动时间窗口和计数布隆过滤器，减少内存开销并支持大规模并发流的实时延迟估计。文章详细阐述了ALE-U（均匀间隔）和ALE-E（指数间隔）两种变体的设计原理、误差特性及适用场景，并通过与tcptrace对比验证其精度与效率。评估结果显示，ALE在显著降低内存消耗的同时，能提供接近传统方法的估计精度，尤其适用于家庭网络故障排查、数据中心监控和交互式应用质量保障等对精度要

本文从单用户视角出发，分析了3G与WiFi网络下的流量卸载特征，探讨了不同用户类型的流量使用模式及WiFi连接行为。通过散点图、累积分布等方法揭示了流量大户更倾向于利用WiFi进行数据下载，且家庭环境下的WiFi使用更有利于流量卸载。结合ESSID分类（公共、家庭、移动），进一步分析了不同场景下用户的连接偏好与卸载效率，并提出了针对运营商和用户的优化建议，旨在提升网络资源利用率和用户体验。

本文通过对400多名日本安卓用户为期两天的流量数据测量与分析，研究了移动流量从3G向WiFi卸载的现状与问题。研究发现，尽管平均流量卸载比例达64%，且WiFi流量总体高于3G，但卸载主要由少数重度用户完成，超过50%的用户在工作时间关闭WiFi，公共WiFi使用率低。文章进一步分类用户行为，并提出通过宣传教育、简化设置、优惠政策和提升公共WiFi覆盖等策略优化流量卸载效果，最后展望了智能切换与网络融合的未来趋势。

本文分析了移动应用的使用模式与流量卸载行为，探讨了通过广告流量识别应用的方法，并基于真实世界数据研究了不同时间段的应用使用趋势。同时，通过对48小时安卓用户流量数据的测量，揭示了WiFi与3G流量的卸载特征，发现工作日WiFi可用性低导致卸载比例下降。文章进一步分析了应用使用模式与流量卸载的关联，为广告投放、网络规划和应用优化提供了策略建议，并展望了未来在智能卸载与个性化体验方面的发展趋势。

本文提出了一种基于应用内广告流量分析移动应用使用模式的新方法。通过研究Google Play Store中55K个免费应用的广告库集成情况，结合真实网络痕迹数据，揭示了不同类别应用的广告使用特征、应用使用的时间模式以及广告库与下载量之间的关系。研究表明，广告流量为理解用户行为提供了有效视角，对网络运营商、广告商和开发者具有重要参考价值。尽管存在数据获取和识别复杂性等局限，该方法为未来移动生态系统的深入研究奠定了基础。

本文提出一种基于跳跃图的蜂窝用户移动性建模方法，通过分析软切换数据中的重叠扇区和连续切换模式，提取用户真实移动轨迹。利用低通滤波平滑噪声，并定义‘跳跃’来识别显著的扇区转换，构建跳跃轨迹。实验基于真实运营商数据，结果显示该方法能有效减少数据波动，提升移动性预测准确性。采用二阶和三阶马尔可夫模型进行预测，在预取和切换优化应用中表现出良好性能：预取内容可达性最高达94.4%，切换次数平均减少38%。研究为网络优化和服务质量提升提供了可行方案。

本文探讨了如何通过联合应用缓存、文件压缩、增量编码和MODP算法等技术，有效降低30%以上的智能手机流量，并分析了各类压缩方法的性能与适用场景。同时，提出基于跳跃图的用户移动性预测方法，利用基站级切换数据构建跳跃图，结合马尔可夫模型提升内容预取命中率并减少切换次数，显著提高网络资源利用效率。文章还总结了具体操作步骤、技术对比及未来发展方向，为网络服务提供商优化移动网络性能提供了系统性解决方案。

本文研究了如何通过组合多种现成的冗余消除（RE）技术来显著降低智能手机流量。基于对20位真实用户五个月的数据包跟踪分析，发现巧妙结合HTTP缓存、文件压缩、增量编码和数据包流压缩技术，可在可接受的计算开销下将总体流量减少30%以上。其中，单独使用HTTP缓存最多可节省17%流量，而联合应用各类技术因互补效应表现出更优性能。研究还评估了各技术在移动设备上的计算负载，并指出未来优化方向，包括提升压缩效率、降低能耗及应对加密流量挑战。

本文综述了多种关键的网络监测与拓扑分析技术，涵盖FlowSense零成本链路利用率监测、NetFlow数据中的测量伪像识别与影响、高效IP级网络拓扑捕获方法NTC，以及基于IP时间戳的Traceroute第三方地址检测技术。文章详细分析了各项技术的核心原理、优势与局限性，并探讨了其在实际网络环境中的应用场景与挑战。通过对比分析和未来趋势展望，展示了这些技术在提升网络可见性、准确性和效率方面的价值，为网络管理与研究提供了重要参考。

本文探讨了两项网络监测技术的新突破：一是检测追踪路由中的第三方（TP）地址对AS级拓扑准确性的影响，揭示其导致AS级环路和地图失真的机制，并对比分析现有方法的局限性；二是提出基于OpenFlow控制消息的FlowSense技术，实现零测量成本的网络利用率监测。通过真实实验与模拟验证，FlowSense展现出高可扩展性和实用性，但也受长流和网络策略影响。文章进一步比较各类监测技术特点，指出未来研究方向包括量化地图失真和解释BGP与追踪路由路径不一致性，为构建高效、准确的网络监测系统提供新思路。

本文深入解析了高效网络拓扑捕获与第三方地址（TP）检测技术。在网络拓扑捕获方面，提出一种基于部分跟踪和先验知识的分布式路由跟踪方法，可在节省94%探测预算的同时覆盖95%的网络边，显著提升大规模网络动态捕捉效率。针对Traceroute中因第三方地址导致AS级链接推断错误的问题，提出基于IP时间戳选项的主动探测技术，通过ICMPecho和UDP探针分类跳点，准确识别TP地址，并评估其对AS路径的影响。实验结果显示约17%的AS链接可能是虚假的。文章还探讨了该技术在故障排查、安全监测和网络优化中的应用，并提供

本文提出了一种高效的IP级网络拓扑捕获方法——网络拓扑捕获（NTC）启发式算法。该算法基于通用分布式跟踪（GDT）框架，通过冗余感知探测和动态感知探测两个机制，在显著降低探测开销的同时保持高图覆盖度，并有效捕捉网络动态变化。相比传统方法如Doubletree和Gonen-Shavitt方法，NTC首次完全采用基于图的视角，摒弃完整路由跟踪范式，支持部分跟踪与历史信息复用，可在6%至24%的发现预算下实现98%-99%的顶点覆盖和82%-95%的边覆盖。文章还评估了其在网络监控和IP级网络动态模拟器开发中的应

本文分析了NetFlow数据中的多种测量伪像，包括不精确的流记录过期、TCP流无标志信息、无效字节计数器、非TCP流记录错误设置TCP ACK标志以及数据间隙。通过对来自Cisco、Juniper和INVEA-TECH FlowMon等设备的实验评估，揭示了不同厂商设备在流数据生成中的行为差异及其对数据分析的影响。文章进一步探讨了这些伪像对网络监控、异常检测和计费等应用的影响，并提出了相应的应对策略，建议通过优化过滤器设计和加强数据预处理来提升分析准确性，最后呼吁开展更深入的数据清理与采样影响研究。

2013年被动与主动测量（PAM）会议在中国香港成功举办，聚焦互联网测量研究的前沿进展。会议强调了可重复性研究标准，推动数据与工具的公开共享，并展示了涵盖网络拓扑、无线移动性、性能测量、协议行为及网络安全等领域的最新研究成果。通过严格的论文评审和活跃的学术交流，PAM 2013为网络研究社区提供了重要的合作平台，促进了测量技术在实际网络管理、移动通信优化和安全防护中的应用，展望了未来互联网测量研究的发展方向。