本书在全面介绍互联网流量大数据获取、索引、存储和分析等基本知识的基础上，着重介绍基于多级过滤器和空时Bloom Filter的流量测量技术、基于网包调度的流量管理技术、基于模式匹配的攻击检测技术、基于流式计算的实时攻击检测方法、基于流量分析的互联化安全软件的行为分析和基于大数据平台的互联网流量存储与处理的方法，并通过中国联通研究院的移动互联网监控平台和互联网企业流量大数据平台的实际例子，说明这些技术的具体应用，全书提供了大量应用实例。全书共分8章：第1章介绍互联网流量大数据背景，包括移动互联网发展态势。第2章介绍互联网流量测量与带宽管理，着重介绍高速网络流量测量与网包调度算法及应用。第3章介绍互联网流量归档与查询，该技术是流量大数据运营的前提。第4章介绍互联网流量大数据存储，大数据存储是流量大数据运营的基础，当前流行的大数据存储架构为HDFS/HBase技术。第5章介绍互联网流量攻击检测的流扫描和多模匹配HBM算法等关键技术。当前网络攻击形式更加多样化，如何高效深度分析网流内容，查找网络攻击源头是流量大数据的一个创新应用。第6章介绍互联网流量大数据的网络攻击检测，网络攻击实时检测是保障互联网服务安全的重要手段，介绍了互联网企业在保障业务安全中的攻击检测手段。第7章介绍互联网化软件流量行为分析。互联化终端软件是通过云计算平台部署的，能够充分利用互联网基础服务。在改善用户体验的同时，也会带来用户隐私泄露的隐患。第8章回顾了前7章内容，总结全书。本书适合作为高等院校计算机系统架构、计算机网络及安全专业高年级本科生、研究生的教材，同时可供对计算机网络比较熟悉并且对大数据平台有所了解的开发人员、广大科技工作者和研究人员参考。