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文檔簡介
1、隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,網(wǎng)絡(luò)中流量異常的出現(xiàn)頻率也不斷增加,新類型的流量異常層出不窮,這在骨干網(wǎng)中體現(xiàn)的尤其明顯。流量異常會大量消耗網(wǎng)絡(luò)帶寬,占用網(wǎng)絡(luò)資源,嚴(yán)重阻礙網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行。不同種類的流量異常的特點(diǎn)、危害和應(yīng)對措施各不相同。因此,網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測與分類成為了學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)問題。
網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測技術(shù)能夠在網(wǎng)絡(luò)流量異常發(fā)生后幫助網(wǎng)絡(luò)管理人員快速發(fā)現(xiàn)異常,網(wǎng)絡(luò)流量異常分類技術(shù)能夠在發(fā)現(xiàn)流量異常后,快速判斷其種類,以便網(wǎng)絡(luò)管理者
2、及時采取適宜的應(yīng)對措施,使流量異常得到控制,減小其危害。這兩種技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域具有非常重要的意義。
本文說明了骨干網(wǎng)中流量巨大和流量動態(tài)變化性強(qiáng)的特點(diǎn)給網(wǎng)絡(luò)流量檢測和分類帶來的困難,致力于研究適用于骨干網(wǎng)的流量異常檢測與分類技術(shù),具體工作如下:
1.本文介紹了 ASTUTE網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測算法,分析了其原理,并對其進(jìn)行了仿真實(shí)現(xiàn)。通過仿真,我們發(fā)現(xiàn),在大背景流量環(huán)境下,ASTUTE檢測方法對于一些涉及大量的異常流、
3、但在單條異常流上引起的流量變化較小的流量異常(例如部分端口掃描、網(wǎng)絡(luò)掃描和DDoS攻擊等)的檢測效果不佳。為此,我們對該方法進(jìn)行了改進(jìn),在按照原ASTUTE算法原理在不同的級別下對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類以計算估計值的同時,增加了新的步驟,即找出各聚類級別下包含大量流量變化較小的網(wǎng)絡(luò)流的子集,對這些子集中包含的所有網(wǎng)絡(luò)流按照ASTUTE算法進(jìn)行估計值計算,從而判斷這些網(wǎng)絡(luò)流是否異常。此外,我們還將多條鏈路的數(shù)據(jù)結(jié)合起來進(jìn)行分析,從而對檢測出
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