基于信息熵的異常流量分布式檢測方法的研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網技術的快速發(fā)展以及網絡規(guī)模的日益擴大,計算機網絡的開放性、共享性以及相互性,在很大程度上給人們提供了方便,但與此同時我們也要面臨著各種各樣的網絡安全問題。異常檢測作為網絡的安全防護體系已經逐漸成為網絡安全領域的研究重點。網絡流量異常分析是異常檢測中的關鍵部分,準確、及時地檢測出異常對提高網絡的可用性和可靠性具有非常重要的意義。
　　 本文首先對現(xiàn)有的網絡異常流量檢測方法進行分析與研究,可知每種方法都有其各自的特點與適用

2、范圍。結合各種異常攻擊的特點,針對網絡中維數(shù)多,速度快的大量數(shù)據(jù)流量,現(xiàn)有的基于時間序列的統(tǒng)計分析和基于信號的小波分析對這類數(shù)據(jù)的處理能力有限,需要一種簡單高效的異常流量檢測方法,快速并精確地檢測出異常。
　　 本文提出了一種基于信息熵的異常流量分布式檢測方法。以OD流鏈路級別流量為檢測對象,引入信息熵理論,根據(jù)流量特征屬性提取流量數(shù)據(jù),形象地通過信息熵反映出流量特征值的變化情況；然后結合統(tǒng)計學中的主成分分析方法和子空間方法對流

3、量數(shù)據(jù)進行預處理,并分離出異常點；最后根據(jù)對網絡攻擊特點與性質的分析,使用K-means動態(tài)聚類方法將異常流量分類,從而實現(xiàn)對網絡流量異常的分布式檢測。
　　 本文通過模擬實驗,對比集中式異常檢測方法,應用基于信息熵的異常流量分布式檢測方法,操作簡單,處理時間短,可以有效地發(fā)現(xiàn)異常流量,并且能很好的將發(fā)生的異常進行分類,漏報率和誤報率也較低,在一定程度上提高了對網絡流量異常的檢測和分類的能力,為實際的分布式異常檢測系統(tǒng)設計提供了