校园网冗余流量测量技术研究

发布时间：2017-04-28 02:00

  本文关键词：校园网冗余流量测量技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息技术地不断发展和创新,互联网作为信息传播的媒介,逐渐渗透到人们日常生产生活的每个角落。在一段特定的通信链路上,相同或相似资源的重复传输,势必生成大量损耗带宽资源的冗余流量,降低带宽资源有效利用率,增加通信成本。论文以校园网为实验平台,主要围绕校园网冗余流量测量方法和测量结果分析两方面展开研究。论文主要研究内容如下：(1)针对测量样本完整性要求,基于PF_RING技术开发了一套Linux平台高速数据包采集工具。实现校园网测量节点双向数据包采集的线速匹配,确保测量分析样本的完整性和有效性。(2)提出基于均匀采样的冗余流量动态跟踪识别方法。均匀采样技术以固定大小对数据包负载划分连续字节分块,采用Rabin多项式方法计算各分块对应的信息指纹。然后,按定长窗口在生成的指纹序列上连续滑动,根据既定规则采样特征指纹,确保采样特征指纹对应字节分块在字节分组范围内均匀分布。动态跟踪技术基于“先进先出”的老化机制和特征指纹索引指针迭代更新实现,用于捕捉高频冗余字节分块的动态特征,提高冗余流量测量效率。(3)结合实际采集的数据包样本进行实验,验证了基于均匀采样的冗余流量动态跟踪识别方法的有效性,证实了校园网冗余流量存在的真实性。从宏观角度分析,发现冗余流量在时间序列上表现出自相似性特征,在源端口范围内呈生产密集型分布,在C/S模型业务流量中呈非对称分布。从微观角度分析,发现冗余流量对冗余字节分块大小具有一定的选择性,完全冗余字节分块的总数占比低,但是对冗余流量整体识别贡献率高。上述冗余流量分布特征,为改进现有冗余流量测量方法提供了理论参考依据。
【关键词】：数据包采集 冗余流量测量 均匀采样 动态跟踪
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.18;TP393.06
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 课题的研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 课题来源12
• 1.4 论文主要研究内容和结构12-14
• 2 冗余流量测量相关核心技术14-26
• 2.1 冗余流量测量系统结构14
• 2.2 基于PF_RING技术的高速数据包采集14-17
• 2.2.1 PF_RING技术原理15-16
• 2.2.2 内存映射技术16
• 2.2.3 双线程协同技术16-17
• 2.3 冗余流量测量粒度研究17-18
• 2.3.1 面向对象冗余流量测量17-18
• 2.3.2 面向数据包字节分组冗余流量测量18
• 2.3.3 面向数据包字节分块冗余流量测量18
• 2.4 数据包字节分块技术研究18-21
• 2.4.1 定长分块技术19
• 2.4.2 变长分块技术19-20
• 2.4.3 滑动分块技术20-21
• 2.5 特征指纹采样技术研究21-25
• 2.5.1 MODP特征指纹采样技术21-22
• 2.5.2 MAXP特征指纹采样技术22-23
• 2.5.3 SAMPBYTE特征指纹采样技术23-24
• 2.5.4 DYNABYTE特征指纹采样技术24-25
• 2.6 本章小结25-26
• 3 基于均匀采样的冗余流量动态跟踪识别方法26-36
• 3.1 分块指纹计算技术研究26-29
• 3.2 贪婪内容匹配识别技术研究29-30
• 3.3 均匀采样技术研究30-32
• 3.4 动态跟踪技术研究32-33
• 3.5 方法实现33-35
• 3.6 本章小结35-36
• 4 实验与结果分析36-60
• 4.1 数据源描述36-37
• 4.2 USDT冗余流量测量效率37-39
• 4.3 宏观分析39-50
• 4.3.1 冗余流量时间分布特征39-42
• 4.3.2 冗余流量端口分布特征42-45
• 4.3.3 冗余流量主机分布特征45-46
• 4.3.4 冗余流量非对称分布特征46-47
• 4.3.5 冗余流量在不同传输层协议间的分布特征47-49
• 4.3.6 WEB业务行为对冗余流量的牵引特征49-50
• 4.4 微观分析50-59
• 4.4.1 冗余流量数据包大小尺度分布特征50-52
• 4.4.2 完全冗余数据包大小尺度分布特征52-54
• 4.4.3 冗余字节分块大小尺度分布特征54-56
• 4.4.4 冗余字节分块识别首字节和起始字节分布特征56-57
• 4.4.5 识别首字节和起始字节对应冗余流量均匀分布特征57-59
• 4.5 本章小结59-60
• 结论60-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-68
• 攻读学位期间发表的相关学术论文及研究成果68

【参考文献】

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1 赵彦仲;吴立文;;Hurst指数估计法的比较和研究[J];计算机工程与应用;2014年16期

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本文编号：331855