高速网络中基于抽样流量的统计测量方法研究

发布时间：2017-04-12 04:03

  本文关键词：高速网络中基于抽样流量的统计测量方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网的发展,网络安全形势变得日益严峻。我们可以通过网络测量对DDOS攻击、蠕虫传播、僵尸网络等异常网络行为进行检测。在高速网络中,因为分析每个报文和流信息需要大量的计算资源,逐个处理报文和流是不现实的。对报文和流进行抽样可以大大减少网络测量对计算资源的消耗。本文从理论和实验两个方面研究比较了基于抽样的五种测量方法,分别是独立抽样均值法、独立抽样中位数法、依赖抽样均值法、依赖抽样中位数法以及随机抽样的测量方法。研究结果为抽样和测量方法的选择提供参考依据。本文计算、分析了上述测量方法估计量的期望和方差。根据期望可知它们都是整体的无偏估计量,根据方差可知依赖抽样的均值法和随机抽样法的估计量最有效。本文采用蒙特卡洛方法模拟仿真了抽样过程,分别得到了五种测量方法的估计结果。通过估计结果,本文得出依赖抽样均值法和随机抽样法最有效的结论。本文还把五种测量方法应用到检测长流和超点中。基于真实的网络trace,对原始流量进行抽样,根据抽样信息,本文分别用五种测量方法估计流长度和主机宽度。通过比较检测长流和超点的结果的准确性可知,依赖抽样均值法和随机抽样方法测量的结果更准确。最后本文提出一种方法,通过提高独立抽样的抽样概率,使得独立抽样均值法和依赖抽样均值法、随机抽样法的测量结果相当。独立抽样适合应用在分布式环境,依赖抽样和随机抽样可以保证抽样信息不重复。
【关键词】：网络测量 抽样流量 统计方法 高速网络
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.06
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 网络测量的必要性10-12
• 1.2 网络测量技术12-16
• 1.2.1 网络测量术语13-14
• 1.2.2 网络测量的意义14-15
• 1.2.3 网络测量面临的挑战15-16
• 1.3 概率统计知识16-17
• 1.4 论文研究内容17-18
• 1.5 论文结构18-20
• 第2章 网络测量相关研究20-29
• 2.1 网络测量中的抽样算法20-22
• 2.2 网络测量系统的设计22-25
• 2.3 超点检测算法25-27
• 2.4 长流检测算法27-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第3章 基于抽样的测量方法29-40
• 3.1 抽样过程描述29-30
• 3.2 均值法估计的期望和方差30-31
• 3.3 中位数法估计的期望和方差31-32
• 3.4 方法有效性的比较32
• 3.5 蒙特卡洛实验32-39
• 3.5.1 实验环境32-33
• 3.5.2 实验步骤33-35
• 3.5.3 实验结果35-38
• 3.5.4 结果分析38-39
• 3.6 本章小结39-40
• 第4章 基于报文抽样检测长流40-53
• 4.1 报文抽样40-43
• 4.1.1 系统设计40
• 4.1.2 在线模块40-42
• 4.1.3 离线模块42-43
• 4.2 报文抽样实验43-44
• 4.2.1 实验参数设置43
• 4.2.2 实验数据43-44
• 4.3 实验结果和分析44-52
• 4.4 本章小结52-53
• 第5章 基于流抽样检测超点53-67
• 5.1 流抽样算法介绍53-56
• 5.1.1 算法总体设计53
• 5.1.2 在线模块53-55
• 5.1.3 离线模块55-56
• 5.2 流抽样实验56-57
• 5.2.1 实验参数设置56-57
• 5.2.2 实验数据57
• 5.3 流抽样结果和分析57-65
• 5.4 改进的独立抽样测量方法65-66
• 5.5 本章小结66-67
• 第6章 总结与展望67-69
• 6.1 结论67
• 6.2 论文完成的主要工作67-68
• 6.3 工作展望68-69
• 参考文献69-73
• 读学位期间公开发表论文73-74
• 致谢74

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 王洪波;裴育杰;林宇;程时端;金跃辉;;基于LRU的大流检测算法[J];电子与信息学报;2007年10期

2 马靖善;陈世亮;赵雪露;刘卫江;;一种新的估计流长度分布的方法[J];计算机工程与应用;2008年18期

3 刘卫江;白磊;景泉;;基于Sample-CBF技术的长流识别实现[J];计算机工程;2007年20期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 王苏南;高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究[D];解放军信息工程大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李丽;基于双抽样的测量流长度分布的算法研究[D];大连海事大学;2009年

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本文编号：300641