一種網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)流的檢測和控制技術(shù).pdf

1、隨著Internet的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全已經(jīng)逐漸成為人們越來越關(guān)心的問題，而入侵檢測作為一種重要的網(wǎng)絡(luò)安全防護手段，越來越受到廣大學(xué)者和工程人員的重視。入侵檢測技術(shù)包括誤用檢測技術(shù)和異常檢測技術(shù)兩大類。誤用檢測技術(shù)需要事先將入侵信息的特征信息輸入入侵信息特征庫，檢測是根據(jù)特征庫判斷是否有入侵，準確性很高，但無法判別新的入侵信息。而異常檢測技術(shù)可以檢測出以前未出現(xiàn)過的未知特征的攻擊，現(xiàn)在已經(jīng)成為主要的研究方向。建立正常用戶的行為輪廓是異常

2、檢測技術(shù)的核心問題。研究人員先后提出過基于概率統(tǒng)計、基于模式預(yù)測、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種異常檢測方法。本文將采用基于M-樹的聚類方法建立正常用戶的行為輪廓，并通過M-樹所特有的搜索算法進行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的異常檢測，最后用有代表性的實驗來證明該檢測方法的有效性。在檢測到異常的數(shù)據(jù)流后，如何有效地控制其進一步發(fā)展，避免網(wǎng)絡(luò)擁塞程度的惡化是亟待解決的問題。路由器隊列管理機制是控制異常數(shù)據(jù)流流量的有效方法之一，在網(wǎng)絡(luò)發(fā)生擁塞時路由器可以依靠主動丟包緩解