哪些网络监控技术最重要？
市场上有几种不同类型的网络监控工具和技术。每种方法都实施不同的技术，以确保您对网络有更深入的可见性。这些方法包括定期状态检查、检查工具日志、网络监控协议、简单网络管理协议 (SNMP)、数据包嗅探、Windows 管理规范 (WMI)、用于 Unix 的安全外壳 (SSH) 以及 NetFlow。
定期状态检查
定期状态检查涉及以预定的时间间隔监控您的网络。当您设置好这些时，它们可以减轻正在被监控的参数或网络设备的一些负载，特别是当网络中有其他组件（例如服务器）可以处理过载设备的部分负载时。
检查不同网络组件的可用性同样重要。这应该尽可能频繁地进行，最好每分钟或更频繁地进行。您还可以监控中央处理器 (CPU) 的性能以及磁盘空间的使用方式。虽然收集每个设备上的大量数据可能很有帮助，但必须逐个组件确定所需的最小间隔。这样一来，监控过程就不太可能给网络增加不必要的负担。
检查工具日志
在网络上运行的每个工具通常都可以生成日志。这些日志会定期生成，可以对其进行检查以诊断甚至预测问题。当工具日志显示潜在问题时，管理员可以使用它来精确定位问题的性质，并收集有关该问题的其他关键情报。
例如，由于工具日志具有时间戳，因此可以将其与可能在同一时间显示异常行为的另一工具的日志进行比较。此外，如果问题按顺序发生，您可以使用工具日志进行回溯，从源头上查找问题。
6 种类型的网络监控协议
有几种网络监控协议可用于网络性能监控系统中。如果正确使用，它们可以减少监控过程对网络的影响。SNMP 和命令行界面 (CLI) 可与 Linux 和 Windows 服务器一起使用，使其成为管理员的便捷选项。
1. SNMP
SNMP 是指一种特定的设备协议，它允许您借助通用语言使用由工具和节点组成的系统来监控网络。在每个设备中，都有一个代理，负责向管理器及其用于监控的工具提供信息。SNMP 管理器能够向网络上的设备传输轮询。设备会以有关其状态的信息作为响应。
2. 数据包嗅探
数据包嗅探（也称为数据包分析）是指一种充当网络流量监视器的程序或硬件设备，能够拦截流量并记录流量。这样一来，数据包嗅探器可以检测到恶意流量或其他有害流量，并在保护网络方面发挥作用。
3. 面向 Windows 的 WMI
WMI 是一种软件，可更轻松地访问有关企业网络内运行的设备的信息。该协议可以为操作系统创建一个接口，该接口可以从运行 WMI 计算机程序（代理）的设备获取信息，该代理收集有关操作系统、其软件或其硬件的详细信息。
WMI 还可以报告本地或远程系统的属性和状态、安全和配置信息，以及与网络内发生的各种进程和服务有关的信息。
4. 适用于 Unix 的 SSH
SSH 是 Unix/Linux 系统的常见协议。它可以创建一个包含加密的安全隧道，设备和网络管理软件可以使用该隧道进行交互。当管理员提供端口号组合、用户名和密码时，便可通过身份验证并获得访问权限。
5. NetFlow
NetFlow 会在数据包通过部分网络时对其进行检查。NetFlow 使用探针获取数据，然后将其传送到监控工具进行分析。分析过程研究流量，并记录流量的流动方式和大小。这些信息用于确定数据在网络中传输时的移动方式。
NetFlow 及类似系统通过分析不同设备之间的交互来发挥作用。如果数据没有在设备之间正常传输，NetFlow 会发出警报，管理员可以利用该警报来解决问题。
6. ICMP
当无法访问路由器或主机时，网络设备使用 Internet 控制消息协议 (ICMP) 发送错误消息。与 SNMP 不同，此协议不在设备之间交换数据。ICMP 错误报告协议可帮助管理员快速识别网络错误的根本原因。
网络监控的主要优势有哪些？
根据行业研究，网络停机平均每分钟给企业造成 5,600 美元的损失，相当于每小时损失超过 300,000 美元。有效的监控通过提供快速故障排除所需的可见性来降低这些财务风险。
- Gartner
不同类型网络监控的一些主要优势包括：
提高网络的可见性：网络监控让您能清晰了解连接到系统的所有设备，以及数据如何在这些设备中移动以及任何潜在问题。
更高效地使用 IT 资源：通过自动化网络监控系统，您可以为辛勤工作的 IT 团队节省时间，特别是在排除那些本会出乎意料出现的问题时。
尽早识别安全威胁：使用网络监控，您可以更好地掌握网络的整体运行状况。任何异常情况都会触发警报，让您能够及时进行调查并缓解问题。
2026 年人工智能将如何改变网络安全监控
安全平台正在从静态的、基于规则的警报转向持续的自学习检测。根据 Gartner 的数据，到 2028 年，超过 50% 的企业将使用 AI 安全平台来保护第三方 AI 使用及定制化应用程序。
速度已成为人工智能驱动的安全运营与人工安全运营之间的主要区别。根据 首席信息官 的说法，使用 AI 和自动化的组织在遏制违规事件方面的速度远远快于依赖人工方法的组织，从而减少了停机时间和财务风险。
攻击者也以类似的速度在进步。据 IBM 新闻中心 报道，2026 年利用面向公众的应用程序发起的攻击增加了 44%，这主要归因于人工智能支持的漏洞发现。活跃的勒索软件组织同比也增长了 49%。
企业将这种转变视为安全策略的基础，而非补充性升级。根据 《福布斯》 的报道，被动式安全模型在结构上不足以应对机器速度的威胁，促使企业转向围绕持续监控建立的主动、以情报为主导的安全态势。
根据 IBM 的《数据泄露成本报告》，在安全运营中使用人工智能和自动化的组织在识别和遏制违规方面，平均比没有人工智能驱动监控能力的组织快 98 天。这突显了人工智能驱动的网络安全监控在加快威胁检测和响应方面日益增长的重要性。
借助 AI 进行持续网络安全监控
人工智能可实现全天候的行为基线分析，而不是定期检查。它可以学习正常的流量、登录和数据模式，并立即标记异常情况。
如今，检测和遏制作为一个连续的过程运行，从而缩短了事件解决时间。
攻击者的突破时间不断缩短，使得始终在线的监控成为一项业务需求。
覆盖范围延伸到云、本地和容器化工作负载，统一来自防火墙、端点和身份系统的信号。
这通过不断重新验证活动而不是依赖一次性身份验证来支持零信任。
AI如何提高检测准确性
行为分析可捕获基于特征的工具错过的威胁，包括内部威胁和未知恶意软件。
上下文基线减少了误报，从而减轻了管理大量警报的Service Organization Controls团队的压力。
流量、日志和端点行为的跨源关联将真正的异常与常规变化区分开来。
治理和可解释性现在是核心要求，使检测逻辑具有可审计性而不是不透明。
持续的模型验证可防止准确性因数据漂移和不断演变的攻击模式而下降。
网络监控系统的常见应用场景
以下是网络监控系统的一些常见应用场景。
网络报告
网络监控系统通过生成准确的报告，帮助IT团队可视化系统性能和关键指标。这减少了他们的工作量，并节省了分析网络活动和做出决策所需的时间。
网络安全
网络监控持续监控网络中的关键组件并检测早期攻击指标。这有助于安全团队在威胁升级并对组织产生负面影响之前，快速识别、检测并遏制威胁。这确保了端到端的网络安全。
设备和端点测试
由于向云迁移，端点、个人设备和物联网技术的数量正在增加。虽然这有助于维持安全，但对于企业而言，确保所有设备无缝且无错误地运行变得具有挑战性。在此，网络监控解决方案有助于确保每台网络设备都在最佳水平上运行。
云和容器监控
大多数组织正在采用多云基础设施并使用容器化。网络监控有助于优化云网络拓扑结构以提高性能。此外，它还可以监控容器网络流量，以确保数据在容器化应用的不同部分之间无缝流动。
数据中心监控
安全团队可以使用网络监控从其数据中心收集实时数据，并针对设备故障、停电、 温度飙升或网络容量问题设置实时警报。