網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測(cè)與業(yè)務(wù)類型識(shí)別方法的研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)流量是記錄和反映網(wǎng)絡(luò)及其用戶行為活動(dòng)的重要載體，基于網(wǎng)絡(luò)流量的分析是認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)的一面鏡子，網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)和流量的業(yè)務(wù)類型識(shí)別是網(wǎng)絡(luò)流量分析技術(shù)的兩個(gè)基礎(chǔ)而重要的部分。通過(guò)調(diào)研現(xiàn)有的方法，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前流量異常檢測(cè)算法的執(zhí)行效率較低，需要耗費(fèi)大量CPU時(shí)間，不適于處理維數(shù)較高的網(wǎng)絡(luò)流量類型，無(wú)法用之于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)；有的算法復(fù)雜性較高，檢測(cè)或識(shí)別算法通常滯后，不能滿足在線運(yùn)行要求，即算法實(shí)時(shí)性較差，對(duì)于大流量高帶寬的網(wǎng)絡(luò)流量更是如此；多數(shù)網(wǎng)

2、絡(luò)異常檢測(cè)方法的檢測(cè)率較低、網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別的精確程度不高，誤報(bào)率和漏報(bào)率較高，檢測(cè)率和誤報(bào)率很難平衡。
　　本文將信息熵引入流量分析，提出了一種基于相對(duì)熵統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)方法，該方法主要是對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集進(jìn)行多維分層處理，利用信息論中的熵值公式來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的數(shù)據(jù)包的分布進(jìn)行計(jì)算，然后根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量的自相似特性，采用相對(duì)熵在網(wǎng)絡(luò)流量的各個(gè)分析視圖上對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量異常進(jìn)行檢測(cè)。該方法所設(shè)計(jì)的檢測(cè)方法整體規(guī)模小，算法復(fù)雜度低，與以往算