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《網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測方法研究及仿真平臺研制》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測方法研究及仿真平臺研制姓名：楊丹申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師：胡光岷20080501摘要在計算機網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴大的今天，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們?nèi)粘９ぷ骱蜕畹闹匾M成部分。而隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用范圍的擴大，由網(wǎng)絡(luò)攻擊、蠕蟲病毒、惡意下載、設(shè)備異常等因素導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)流量異?？赡車?yán)重影響網(wǎng)絡(luò)性能、干擾網(wǎng)絡(luò)正常運行。如何及時而準(zhǔn)確的檢測網(wǎng)絡(luò)流量異常，保證網(wǎng)絡(luò)的正常運行，為用戶提供一個良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境成為備受國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和工業(yè)界關(guān)注的研究課題。網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測方法按照其檢測范圍分類，可以分為局部異常檢測和全
2、局異常檢測。局部流量異常檢測方法認(rèn)為異常流量會在網(wǎng)絡(luò)中的某一個節(jié)點或者某一條鏈路上較為明顯地表現(xiàn)出來，因此可以將流量視為一個一維時間信號，利用一維時間信號的分析方法進行分析，得出異常檢測結(jié)論。全局異常檢測認(rèn)為某些異常無法在單條鏈路的流量上明顯的表現(xiàn)出來，如DDoS(分布式拒絕服務(wù))攻擊、蠕蟲傳播等，要檢測這類異常就必須以整個網(wǎng)絡(luò)的多個流量信號作為基礎(chǔ)進行檢測。本文在局部異常檢測和全局異常檢測兩方面都進行了研究。在局部異常檢測方面，本文提出了一種尺度可調(diào)的多分辨網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測方法，可以提高檢測的針對性和檢測精度。通過引入S變換，使得我們可以根據(jù)流量
3、信號的頻譜特征自動調(diào)整分頻信號的頻譜寬度，符合異常特征；通過信號自適應(yīng)重構(gòu)后的再次檢測，進一步確認(rèn)異常特征，提高了檢測的可靠性。在全局異常檢測方面，本文提出了一種全局的多流量多參數(shù)相關(guān)異常檢測方法。該方法利用同一異常在不同鏈路或OD(Origin．Destination)流所產(chǎn)生的多個異常流量信號在頻率、幅值變化特征等方面具有相似性這一特點，將這種相似性作為檢測的依據(jù)來檢測異常。首先得到多個OD流或鏈路流量的多個參數(shù)，然后對每條流量的這些參數(shù)進行ICA(IndependentComponentAnalysis)分析，估計出該流量的異常行為特征變量序
4、列，最后利用K．L變換進行多個OD流或鏈路之間的全局相關(guān)分析，判斷是否出現(xiàn)異常。在實際應(yīng)用中，全局異常檢測系統(tǒng)應(yīng)該是一個分布式的檢測系統(tǒng)，為了減輕中心檢測節(jié)點的計算負(fù)擔(dān)，提高檢測效率，本文提出了一種分布式網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測機制，并利用該機制研制了分布式網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測仿真平臺。該仿真平臺通過兩級檢測機制，可以減輕中心節(jié)點的計算負(fù)擔(dān)；通過將網(wǎng)絡(luò)參數(shù)統(tǒng)計部分和摘要異常檢測部分相分離，實現(xiàn)了平臺的通用性和可擴展性。文中提出的算法在Windows平臺下利用Matlab、NS2進行了仿真，從仿真結(jié)果可以看出，所提出的局部和全局流量異常檢測方法，都取得了令人滿意
5、的檢測結(jié)果，從而驗證了算法的有效性。這些檢測算法及機制，可以作為網(wǎng)絡(luò)安全整體解決方案的一個組成部分，與其他安全設(shè)備之間進行緊密的聯(lián)系，共同解決網(wǎng)絡(luò)安全問題。關(guān)鍵詞：流量異常，尺度可調(diào)節(jié)，全局檢測，獨立成分分析，仿真平臺AbstractWiththescaleincreasingofnetwork，ithasbecomemoreandmoreimportantinthedailylife．Andwiththeextensiveapplicationofthenetwork，networktrafficanomaliesimpactthenetwork
6、performancemoreoften．Todetectanomalyrapidlyandaccuratelyandtorespondtoanomalycorrectlyisoneofthepreconditionofensuringtheeffluentnetworkoperation．SodetectionofanomaloustrafficisbecomingatopicofconCenl．WeCanclassifythenetworktrafficanomalydetectioninlocalandnetwork—wideanomalyd
7、etection．Thelocalanomalydetectionisbasedonthehypothesisthatanomaliesmaybehaveobviouslyononenodeorlinkofthenetwork．So，wecandealwiththetrafficasaonedimensionsignal，andusethesignalprocessingmethodstodetecttheanomaly．However,someanomaliesmaynotbehaveobviouslyononenodeorlink，suchas
8、theDDoS，wormvirus．So，wemustdetectthiskindofanomalybasedonthed
