【摘 要】
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各种各样应用网络的出现导致网络流量指数级增长,而且DDOS攻击、蠕虫攻击等各种非正常的流也夹杂其中,对网络的稳定和正常运行构成严重威胁,因此对于网络流量的性质、比例和变化的研究十分重要.然而,传统的网络管理系统一般根据Top N的数据来了解网络当前的状况,有一个弊端,就是只能了解某一方面的信息.把网络流的源IP、目的IP、协议、源端口、目的端口进行五元组等级聚类,采用先对单维元组进行聚类,保存显著
【机 构】
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华中科技大学 计算机科学与技术学院,武汉430074;华中科技大学 下一代互联网接入系统国家工程实验室,武汉430074
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各种各样应用网络的出现导致网络流量指数级增长,而且DDOS攻击、蠕虫攻击等各种非正常的流也夹杂其中,对网络的稳定和正常运行构成严重威胁,因此对于网络流量的性质、比例和变化的研究十分重要.然而,传统的网络管理系统一般根据Top N的数据来了解网络当前的状况,有一个弊端,就是只能了解某一方面的信息.把网络流的源IP、目的IP、协议、源端口、目的端口进行五元组等级聚类,采用先对单维元组进行聚类,保存显著节点,然后依次对五个维中显著节点进行组合,形成一条"规则",并采用某些策略可以减少重复匹配,从而提高了多维聚类算法的效率.对流进行多维聚类能够了解端到端的流量消费情况,在实验结果中可以识别出HTTP流.
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