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《基于統(tǒng)計的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測技術(shù)分析》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、-國內(nèi)圖書分類號：TP393.0學(xué)校代碼：10213國際圖書分類號：621.3密級：公開工學(xué)碩士學(xué)位論文基于統(tǒng)計的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測技術(shù)研究碩士研究生：曹國祥導(dǎo)師：丁宇新副教授申請學(xué)位：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：計算機科學(xué)與技術(shù)所在單位：深圳研究生院答辯日期：2011年12月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)---ClassifiedIndex:TP393.0U.D.C:621.3ThesisfortheMasterDegreeinEngineeringNETWORKTRAFFICANOMALY
DETECTI
2、ONTECHNIQUESBASEDON
STATISTICSCandidate:GuoxiangCaoSupervisor:AssociateProf.YuxinDingAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ComputerScience&TechnologyAffiliation:ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence:December,2011Degree-Conferring-Institu
3、tion:HarbinInstituteofTechnology---哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文摘要網(wǎng)絡(luò)流量異常指的是流量偏離正常模型。引起流量異常的原因有很多，比如惡意攻擊、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備故障、正常的突發(fā)用戶行為等。網(wǎng)絡(luò)異常檢測的目的就是及時檢測出異常的發(fā)生，便于網(wǎng)絡(luò)管理員采取相應(yīng)措施以保證網(wǎng)絡(luò)的正常運行和服務(wù)質(zhì)量。目前網(wǎng)絡(luò)異常的檢測方法主要有：基于統(tǒng)計的方法、基于數(shù)據(jù)流的方法和基于機器學(xué)習(xí)的方法。由于基于統(tǒng)計的方法有諸多優(yōu)勢，所以本文重點研究了這種方法。具體來說是三種統(tǒng)計方法：基于流獨立性和穩(wěn)態(tài)
4、性的短時非相關(guān)流平衡性(ASTUTE:AShort-TimescaleUncorrelated-TrafficEquilibrium)方法、基于卡爾曼(Kalman)濾波的方法和基于時間序列預(yù)測的指數(shù)加權(quán)滑動平均(ExponentiallyWeightedMovingAverage:EWMA)方法。從另一個角度看，網(wǎng)絡(luò)異常檢測方法又可以分為兩類：基于流量大小(volume)改變的檢測方法和基于流量特征分布(trafficfeaturedistribution)改變的檢測方法。其中基于流量特征分布改
5、變的檢測方法更具優(yōu)勢,一般會用信息熵來度量其改變。本文用EWMA算法分別實現(xiàn)了這兩種方法。經(jīng)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測研究領(lǐng)域存在兩個問題：一是網(wǎng)絡(luò)流量和異常事件的種類是多種多樣的，沒有一個通用的檢測器適用于所有的場景，所以需要明確哪一個檢測器適用于哪一種場景；二是檢測閾值的設(shè)置目前是憑借經(jīng)驗或者理論，但基本為固定閾值，自適應(yīng)調(diào)節(jié)閾值仍然是一個難題。本文研究并實現(xiàn)了ASTUTE、Kalman、EWMA(基于流量大小和基于流量特征)算法，并用兩種數(shù)據(jù)源：作了標注的MAWILab數(shù)據(jù)集和在本地主機上通
6、過wireshark采集的數(shù)據(jù)集，做了大量實驗。本文仔細分析了實驗結(jié)果，并對算法檢測到的異常事件做了人工根因分析。實驗結(jié)果表明：上述三種方法可以檢測出的異常種類并不相同，ASTUTE算法擅長檢測產(chǎn)生許多小IP流的異常，而Kalman和EWMA算法擅長檢測產(chǎn)生少量的大IP流的異常?；趯嶒灲Y(jié)果分析，本文利用偏離分數(shù)的思想對ASTUTE算法的評估值進行了優(yōu)化；去除了EWMA算法中滑動窗口中的噪音數(shù)據(jù)；用EWMA公式-I----哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文對ASTUTE算法的評估值進行了平滑處理。實驗
7、結(jié)果表明，我們的算法是有效的。關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測；短時非相關(guān)流平衡模型；卡爾曼濾波；指數(shù)加權(quán)滑動平均；偏離分數(shù)-II----哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractNetworktrafficanomalymeansthattrafficdeviatesfromanormalmodel.Therearemanykindsofanomaly,forexample:viciousattack,networkequipmentoutages,abruptnormaluserbehaviors
8、andsoon.Theobjectiveofanomalydetectionistodetecttheanomalyassoonasithappens,thennetworkadministratorscantakeactionsaboutanomalytoensuretheworkingorderofnetworkandqualityofservice.Nowtherearemainlythreekindsofanomalydetectionmethods:methodsbase
