城域網(wǎng)應(yīng)用層流量異常檢測與分析的研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測及分析在網(wǎng)絡(luò)管理及網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域具有重要意義。
　　 近年來,國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測與分析的研究方法主要是采用基于特征/行為的研究、基于流挖掘的研究和基于統(tǒng)計的研究。主元分析是基于統(tǒng)計研究的主要方法,但傳統(tǒng)的主元分析方法沒有考慮如何降低檢測的誤警率,異常原因的分析也非常復(fù)雜、代價很高。
　　 本文針對在城域網(wǎng)流量異常檢測和分析所面臨的問題,從應(yīng)用層協(xié)議角度出發(fā),提出了一種基于小波去噪和貢獻圖的主元分析方法:

2、在構(gòu)建合理的流量數(shù)據(jù)矩陣的基礎(chǔ)上,采用平方預(yù)測誤差(Squared Prediction Error,SPE)統(tǒng)計量和Hotelling T2統(tǒng)計量對異常進行檢測與分析。最后本文根據(jù)兩個統(tǒng)計量的不同統(tǒng)計意義,對檢測結(jié)果進行了四種不同類型的劃分,使管理員更容易精確地定位網(wǎng)絡(luò)異常的原因。
　　 本文主要完成以下幾個方面的工作:
　　 (1)針對流量異常檢測誤警率高的問題,對傳統(tǒng)主元分析方法進行了改進,提出了基于小波去噪的主元

3、分析方法。該方法采用小波分析對原始流量數(shù)據(jù)進行去噪預(yù)處理,然后采用主元分析方法進行流量建模,在此基礎(chǔ)上,采用SPE統(tǒng)計量的控制圖檢測流量異常。實驗數(shù)據(jù)結(jié)果表明:本文方法最多能降低55.6％的異常檢測誤警率。
　　 (2)針對已有流量異常分析方法存在過程復(fù)雜、代價大的問題,本文基于應(yīng)用層流量分類的二維流量數(shù)據(jù)矩陣,提出以SPE統(tǒng)計量的貢獻圖來分析流量異常原因的新方法。實驗結(jié)果表明:該方法能較簡捷地將異常原因定位到具體的應(yīng)用層協(xié)議和

4、程序。
　　 (3)針對城域網(wǎng)流量存在出入境流量不對稱、不同應(yīng)用協(xié)議對應(yīng)不同大小的數(shù)據(jù)包特征,重新構(gòu)建二維流量數(shù)據(jù)矩陣,采用主元分析方法對流量異常進行檢測和分析。這種構(gòu)建流量數(shù)據(jù)矩陣的新方法能進一步挖掘出異常的出處及異常數(shù)據(jù)包的大小。
　　 (4)提出將Hotelling T2統(tǒng)計量用于流量異常進行檢測,并且根據(jù)SPE統(tǒng)計量和Hotelling T2統(tǒng)計量的不同統(tǒng)計意義,將網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測結(jié)果分成四類情況,分析了每類情況