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文檔簡(jiǎn)介
1、在互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展,信息飛速傳播的今天,網(wǎng)絡(luò)已成為人們生活和工作中必不可少的部分,然而,與之伴隨著的各種異常攻擊、病毒入侵等也給人們的互聯(lián)網(wǎng)生活造成了極大影響,網(wǎng)絡(luò)安全作為一個(gè)與人們工作生活息息相關(guān)的課題,愈來(lái)愈顯示出其重要性。網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)是網(wǎng)絡(luò)安全方面的一個(gè)重要課題,它是指網(wǎng)絡(luò)流量行為偏離其正常行為的情形。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境日趨復(fù)雜,規(guī)模不斷擴(kuò)充,突發(fā)流量異常時(shí)有發(fā)生,這對(duì)網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)系統(tǒng)的快速性和實(shí)時(shí)性方面提出更高要求,如何能快速準(zhǔn)確地
2、對(duì)流量異常進(jìn)行感知,是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方面新的需求。
傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)大多基于特征匹配,該類方法必須事先建立特征庫(kù)并進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。方法大致可分為離線模式和在線模式兩種。離線模式意味著數(shù)據(jù)收集,特征庫(kù)生成均在檢測(cè)之前形成,其缺點(diǎn)是顯而易見(jiàn)的,靈活性差,網(wǎng)絡(luò)狀況甚至系統(tǒng)的變化都會(huì)引起所有狀態(tài)的重置。在線模式克服了離線模式的不足,采用在線學(xué)習(xí)的方式不斷地更新特征庫(kù),靈活性和準(zhǔn)確性都得到提高。但這兩種方式下均需要事先了解網(wǎng)
3、絡(luò)分布,建立特征庫(kù),其自適應(yīng)性和應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況的能力較差。且這種特征庫(kù)是主觀建立的,無(wú)法反映網(wǎng)絡(luò)本身特性,故仍很難保證其精確性。上述方法的側(cè)重點(diǎn)均在于異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性,然而,隨著因特網(wǎng)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)環(huán)境日趨復(fù)雜,各種突發(fā)的快速異常和攻擊常常令異常檢測(cè)系統(tǒng)猝不及防,我們需要更加快速準(zhǔn)確的檢測(cè)方法來(lái)應(yīng)對(duì)不斷出現(xiàn)的新問(wèn)題。
針對(duì)傳統(tǒng)檢測(cè)方法在檢測(cè)速度方面的不足,本文提出了一種快速的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)方案。該方案基于對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量自相似性的
4、研究,通過(guò)對(duì)Hurst指數(shù)的迭代估算,然后根據(jù)估算出的Hurst值判斷異常是否發(fā)生。首先,我們對(duì)迭代算法進(jìn)行研究,并針對(duì)其算法的準(zhǔn)確性提出了對(duì)算法的改進(jìn)方法,并使用分形高斯噪聲對(duì)改進(jìn)后的方法的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證和分析,證明其有效性,并針對(duì)其在網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)中的適用性做出了一些改進(jìn);然后,我們使用真實(shí)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)在MATLAB中對(duì)方案進(jìn)行仿真,分別作了正常流量和異常流量?jī)煞N情況的仿真研究,結(jié)果表明,該方案與同類的基于流量自相似性的方案比較,
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