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《基于局域波的分析網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測方法的研究》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、哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要近幾年來，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展異常迅猛。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴(kuò)大，復(fù)雜性不斷增加，網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性越來越高。導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)各種性能問題的可能性增大，而且傳播得更為廣泛，發(fā)現(xiàn)和診斷問題的難度增大。另一方面用戶對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)性能提出了更高的要求，這些都增加了網(wǎng)絡(luò)管理的難度。因此如何實時檢測這些網(wǎng)絡(luò)異常成為目前重要的研究課題。對網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行實時監(jiān)測和管理，及時地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量異常，對提高網(wǎng)絡(luò)的可靠性和安全性具有重要意義。本文首先分析了國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測的研究現(xiàn)狀，指出了所存在的問題，并提出了新的研究思路。局域波分解
2、方法是一種新興的信號時頻分析方法，它吸收了小波變換的多分辨分析的優(yōu)點，同時又克服了小波變換需要選取小波基和分解層數(shù)的缺點，實現(xiàn)了基于信號局部時變特征的自適應(yīng)時頻分解。但原有的EMD方法分解速度慢、邊緣出現(xiàn)失真、篩選條件不嚴(yán)格和缺乏對偽分量的判斷。我們在分析EMI)方法的基礎(chǔ)上提出了線性均值分解方法，它有效的克服了這些缺點。進(jìn)一步的，我們分析了采樣頻率對該分解方法精度的影響。流量模型是流量分析的重要組成部分。本文分析了多種流量模型，并以自相似流量模型為基礎(chǔ)，提出了基于局域波分析的自相似參數(shù)(Hurst參數(shù))的估計方法。
3、該方法能夠更準(zhǔn)確地估計出網(wǎng)絡(luò)流量的自相似程度。針對現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測方法實時性差、精度低和不具有自適應(yīng)性等缺點，基于對局域波方法的研究，提出了一種基于局域波分解的流量異常檢測方法。該方法能夠根據(jù)流量信號的特點，而自適應(yīng)的調(diào)節(jié)分辨率，達(dá)到對流量信號的更準(zhǔn)確的分析。實驗表明該方法具有更高的準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞：異常檢測；局域波時頻分析；線性均值算法哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofnetwork，thescaleandcomplexityareincreasinga
4、ndtheheterogeneousismuchhigherthanbefore．Ontheotherhand，usersadvancehigherrequestaboutnetworkservice，whichmakesthemanagementofnetworksbecomemoredifficult．Consequently，itisdifficulttodetectanomaliesaccuratelyinreal—timenetworkmanagement，whichbecomesanimportantre
5、searchproblem．TrafficanomaliesCansignificantlydisruptanddegradenetworkservice．Therefore，makingreal-timemonitorandmanagementandfindingoutanomalyfornetworktraffichassignificantmeaningsinimprovingbothrobustandsecurityfornetwork．Atfirst，thispaperanalyzedther．esearc
6、hactualitybothhereandabroad．Wepointedoutthedeficiencyofpresentresearchandsomenewresearchclews．Localwavedecompositionmethodisanewtimefrequencyanalysismethod．Ithassomeadvantagesofwaveletdecompositionandconqueredthedisadvantagesthatthewaveletdecompositionneedtosel
7、ectawaveletbaseandlevel．Localwavedecompositionmethodcanadaptivelydecomposedbaseonthelocaltime—varingcharacteristics．ThespeedoftheEMDmethodisslow,signaledgehavedistortion．Theconditionofscreeningisnotstrict．TheEMDmethoddonotjudgethepseudocomponent．Weproposedanewd
8、ecompositionmethod——I．inearmeandecompositionmethod．Thismethodhadconqueredtheabovedisadvantages．Inaddition，weresearchedtheinfluenceofsamplingfrequency．Trafficmodelisoneimport
