目录
流影介绍
一、技术架构与核心技术
二、核心功能与特性
流影部署
流影介绍
一、技术架构与核心技术
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模块化引擎设计
流影采用四层模块化架构：流量探针（数据采集）、网络行为分析引擎（特征提取）、威胁检测引擎（规则匹配）、交互式可视化引擎（数据呈现）。这种设计支持分布式部署，单节点流量采集能力可达10Gbps，同时保证用户界面秒级响应。 -
核心技术融合
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深度包检测（DPI）：解析流量内容，提取协议指纹和会话特征；
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机器学习与统计模型：基于TensorFlow构建检测模型，结合专家经验库识别40+种威胁场景（如C&C通讯、挖矿行为、隐蔽隧道等）；
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数据分层治理：通过采集层（原始流量解析）、特征分析层（行为建模）、聚合管理层（事件关联）实现高效数据处理。
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二、核心功能与特性
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威胁检测与响应
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实时告警：内置扫描检测、注入攻击识别等模型，支持自定义业务场景规则；
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证据留存：自动保存异常流量特征及关联设备画像，便于溯源分析；
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威胁情报集成：与外部情报库联动，提升APT攻击和未知威胁的识别率。
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可视化分析能力
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交互式仪表盘：通过时序图、地理热力图、聚类图等呈现流量态势，支持逐层下钻分析；
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网络资产测绘：自动识别活跃IP、端口服务类型及操作系统信息，生成资产关联分布图。
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轻量化与可扩展性
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开源版本提供基础功能，满足中小型用户需求，商业版则扩展威胁情报库和高级定制功能；
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支持Netflow协议和sFlow采样，兼容传统网络架构，无需改造现有设备即可部署。
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流影部署
首先官方提供了多种部署方式，有集成包，VMware镜像和github项目部署，
集成包
最新装包下载地址
- 百度网盘：流影v1.1.1 集成安装包 提取码：AFOS
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安装教学视频
- 单节点一键部署安装
- 多节点分布式部署
VMware镜像
最新镜像
- 百度网盘：流影v1.1.1 OVF镜像 提取码：AFOS
- 虚拟机用户名：root，密码：ShyLiuying
github项目
Github Releases
以下是Github上各个节点Release地址。
- ly_vis
- ly_server
- ly_analyser
- ly_probe
Gitee Releases
以下是Gitee上各个节点Release地址，建议国内用户使用。
- ly_vis
- ly_server
- ly_analyser
- ly_probe
安装完成后，流影前端默认使用18080端口，访问地址及默认账号：
- 访问地址：http://ip:18080/ui
- 管理员账号：admin，密码LoginLY@2016
我选择使用VMware的镜像安装
首先将官方的镜像包解压，在VMware中“打开虚拟机”，选中liuying_opensource.ovf，进行安装，至于配置我建议因人而异，如果组网中的流量过大或者需要精细检测，那就大点，其中的两个网卡第一个使用nat模式的（用于本地web进行配置），第二个使用仅主机或桥接（用于检测内网的流量）
进入后输入用户root和密码ShyLiuying（输入后不会显示）
之后再ifconfig查看IP地址
如果IP地址不显示，输入systemctl restart network，重启网络，接着在浏览器输入ens33 网卡(一般是这个网卡，就是nat的那个）的IP地址后接18080端口的ui目录
就是：http://ens33网卡IP地址:18080/ui
进入web管理界面，输入账号admin 密码 LoginLY@2016
以上就是安装的配置了，关注我，后续我会继续介绍流影的具体配置
