基于信息熵的異常流量分布式檢測方法的研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴大,計算機網(wǎng)絡(luò)的開放性、共享性以及相互性,在很大程度上給人們提供了方便,但與此同時我們也要面臨著各種各樣的網(wǎng)絡(luò)安全問題。異常檢測作為網(wǎng)絡(luò)的安全防護體系已經(jīng)逐漸成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究重點。網(wǎng)絡(luò)流量異常分析是異常檢測中的關(guān)鍵部分,準確、及時地檢測出異常對提高網(wǎng)絡(luò)的可用性和可靠性具有非常重要的意義。
　　 本文首先對現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測方法進行分析與研究,可知每種方法都有其各自的特點與適用

2、范圍。結(jié)合各種異常攻擊的特點,針對網(wǎng)絡(luò)中維數(shù)多,速度快的大量數(shù)據(jù)流量,現(xiàn)有的基于時間序列的統(tǒng)計分析和基于信號的小波分析對這類數(shù)據(jù)的處理能力有限,需要一種簡單高效的異常流量檢測方法,快速并精確地檢測出異常。
　　 本文提出了一種基于信息熵的異常流量分布式檢測方法。以O(shè)D流鏈路級別流量為檢測對象,引入信息熵理論,根據(jù)流量特征屬性提取流量數(shù)據(jù),形象地通過信息熵反映出流量特征值的變化情況；然后結(jié)合統(tǒng)計學中的主成分分析方法和子空間方法對流

3、量數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,并分離出異常點；最后根據(jù)對網(wǎng)絡(luò)攻擊特點與性質(zhì)的分析,使用K-means動態(tài)聚類方法將異常流量分類,從而實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)流量異常的分布式檢測。
　　 本文通過模擬實驗,對比集中式異常檢測方法,應(yīng)用基于信息熵的異常流量分布式檢測方法,操作簡單,處理時間短,可以有效地發(fā)現(xiàn)異常流量,并且能很好的將發(fā)生的異常進行分類,漏報率和誤報率也較低,在一定程度上提高了對網(wǎng)絡(luò)流量異常的檢測和分類的能力,為實際的分布式異常檢測系統(tǒng)設(shè)計提供了