【摘 要】
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该文主要研究了在大规模网络背景下流量异常的检测技术,在分析了网络流量特点的基础上,针对由DDoS攻击引起的网络异常提出了两种异常检测的方法,并分别为两种方法实现了原型
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该文主要研究了在大规模网络背景下流量异常的检测技术,在分析了网络流量特点的基础上,针对由DDoS攻击引起的网络异常提出了两种异常检测的方法,并分别为两种方法实现了原型系统. 第一种检测方法基于网络流量分布的相似度,通过大量实验发现对流量的高频统计结果是相对稳定的,当受到DDoS攻击或者蠕虫爆发时会破坏这种稳定性,而相似度能很好的刻画高频统计结果的变化程度,并且能准确的定位导致剧变的因素.基于相似度的异常检测方法能很好的发现那些不引起流量显著变化的DDoS攻击,而在大规模网络下很多攻击都被大流量的背景所掩盖,这正是基于相似度的异常检测方法的适用于大规模网络的一个重要方面. 第二种检测方法引入了小波变换的思想,以流为单位将网络流量分解到不同的频段上,通过分析在高频段上的频谱能量,即小波方差的变化来发现网络流量的异常变化.从频率的角度来分析网络流量是一个较新的尝试,通过实验证明该文的尝试是成功的,从频谱变化上也能发现流量异常.为了提高预警的准确性,该文还吸取了路由器的设计思想,用LRUCache来滤掉长时流,从而滤掉部分突发流量.
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