Internet是一个由上亿台计算机互联而成的全球性计算机网络,自二十世纪八十年代以来,随着社会经济的发展,它一直呈指数增长.伴随而来的网络技术的多样性、网络规模庞大、增长迅速以及网络应用的多变性等众多特性都已对网络行为的研究提出了严峻的挑战,同时也促进了网络行为学从网络管理中分离出来,成为一个理论性、系统性及独立性都很强的新研究方向.作为一门研究网络变化规律的科学,目前网络行为可由一系列反映网络状况的测度进行衡量,主要分析网络流量行为和网络性能行为.网络行为研究不仅是技术发展的挑战,同时这一理论的突破对网络安全和网络规划都将具有重要的理论意义和实际应用价值.该论文以国家自然科学基金课题和国家863课题为依托,以CERNET主干流量为研究背景,根据网络行为的特性划分出三个具体的方向:网络流量测量研究、网络流量统计行为研究和网络端至端性能的行为研究,各部分紧密相关,为网络行为学理论的建立和发展奠定基础.论文围绕国家863项目"基于抽样测量的分布式服务级别约定监测系统",首先系统全面评述了国内外网络测量技术、流量统计行为、端至端性能行为研究现状,在分析目前网络管理技术及其存在的问题基础上,提出网络行为学的概念.第二章分析、解释反映网络流量行为的IP、TCP、UDP和ICMP在内的主要网络协议的流量属性,提出了统一的多维属性测度概念框架,从而可以系统性地讨论流量行为、性能行为的内在规律和研究策略.第三章研究SLA监测系统的抽样测量技术,根据标识字段随机性和不变性的特点,分析并探讨标识字段的内在形成规律.论文提出基于标识字段的阀值法、取模法、多掩码法和改进多掩码法等四种抽样算法,着重分析多掩码抽样模型算法及其改进多掩码抽样模型算法,通过比较揭示出改进多掩码算法在高精度控制性、多点测量协同一致性、误差控制等方面优于其它算法.第四章研究系统的流量统计分析技术和相关的存储压缩技术,并分析CERNET主干网流量统计特性.第五章提出分布式SLA监测系统模型,并研究相关的时钟同步和分组ID生成等核心技术.第六章研究基于SLA系统相关的分析模型:流量模型、预测模型和实时监测模型等.最后一章总结全文,指出未来研究方向.全文主要基于大规模高速网络抽样测量模型进行了网络流量行为、网络性能行为及网络流量模型的研究,完成了实时异常网络行为监控模型、分析网络行为测度的时间序列模型和流量行为预测模型的建立.整个理论体系和框架为进一步进行下一代大规模高速网络的行为研究提供了一种新的研究思路,同时也为建立未来大规模网络的运行管理机制,提高人类对网络行为的控制与预见能力,促进网络健康有序发展提供了一定的理论依据和指导.