發(fā)布時(shí)間：2018-06-29 06:18

  本文選題：協(xié)議識(shí)別 + 復(fù)雜應(yīng)用　； 參考：《哈爾濱理工大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)為人們帶來(lái)了極大的便利,改變了吃穿住行等多個(gè)領(lǐng)域的生活方式。隨著互聯(lián)網(wǎng)的日益普及和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為了人們主要的交流溝通工具和信息分享渠道。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)用戶規(guī)模的不斷擴(kuò)大,網(wǎng)絡(luò)新技術(shù)的不斷發(fā)展,給網(wǎng)絡(luò)用戶帶來(lái)便利的同時(shí)卻是給網(wǎng)絡(luò)管理帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)分析方法在面對(duì)大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)流量時(shí),遇到嚴(yán)重的困境:首先,新出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用大規(guī)模地使用分布式架構(gòu)和加密協(xié)議,并采用復(fù)雜的通信過(guò)程保證業(yè)務(wù)的完備性,極大地改變了網(wǎng)絡(luò)流量的組成方式,使得傳統(tǒng)的協(xié)議識(shí)別方法無(wú)法有效識(shí)別關(guān)鍵業(yè)務(wù)和關(guān)鍵應(yīng)用,嚴(yán)重影響了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的認(rèn)知,以及對(duì)關(guān)鍵服務(wù)的保障,甚至可能帶來(lái)嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題,造成用戶的數(shù)據(jù)丟失和隱私被竊取;其次,大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境所帶來(lái)的類不平衡問(wèn)題嚴(yán)重影響了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的協(xié)議識(shí)別方法的準(zhǔn)確性,降低了其實(shí)用效果;再次,隨著網(wǎng)絡(luò)用戶、帶寬和應(yīng)用的快速增長(zhǎng),網(wǎng)絡(luò)流量急劇膨脹,呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特性,給傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議分析方法帶來(lái)了嚴(yán)重的挑戰(zhàn)。因此,基于上述研究背景及相關(guān)問(wèn)題,本文的主要工作包括:(1)針對(duì)復(fù)雜應(yīng)用識(shí)別難的問(wèn)題,提出了基于流感知的復(fù)雜應(yīng)用識(shí)別方法,該方法通過(guò)對(duì)復(fù)雜應(yīng)用通信特性的分析和研究,從時(shí)間、空間以及流量三個(gè)維度對(duì)復(fù)雜應(yīng)用所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行感知,建立了一個(gè)有效的行為模型,能夠有效識(shí)別復(fù)雜應(yīng)用,解決了復(fù)雜應(yīng)用識(shí)別問(wèn)題;(2)針對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中小類別應(yīng)用識(shí)別準(zhǔn)確率低的問(wèn)題,提出了基于Min Max原則分類器集成的SAIMM方法。首先分析了大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)下正例樣本和反例樣本比例過(guò)大所引發(fā)的的正例識(shí)別結(jié)果中誤報(bào)增多的原因和機(jī)理,之后采用分類器集成的方法對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行處理,提高小類別應(yīng)用流量的識(shí)別偏重,在保證總體識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí),提高對(duì)小類別應(yīng)用流量的識(shí)別性能;(3)針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量大數(shù)據(jù)分析難和復(fù)雜應(yīng)用私有網(wǎng)絡(luò)挖掘難的問(wèn)題,提出了網(wǎng)絡(luò)流場(chǎng)方法,將主機(jī)、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)流量等信息抽象成節(jié)點(diǎn)、通信行為等,采用流場(chǎng)挖掘、流量關(guān)聯(lián)的方法對(duì)海量的網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行挖掘,構(gòu)建普通用戶甚至網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商所看不到的復(fù)雜應(yīng)用私有網(wǎng)絡(luò),剖析私有網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行機(jī)制;(4)綜合上述三個(gè)方面的研究成果,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套復(fù)雜應(yīng)用識(shí)別與分析系統(tǒng)Spider Web,包括網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)處理模塊、流感知模型特征提取模塊、復(fù)雜應(yīng)用識(shí)別模塊、海量日志存儲(chǔ)模塊、網(wǎng)絡(luò)流場(chǎng)挖掘模塊以及可視化展示模塊等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠有效解決大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)識(shí)別與分析問(wèn)題,滿足識(shí)別性能和分析的需要。本文提出的復(fù)雜應(yīng)用識(shí)別及私有網(wǎng)絡(luò)挖掘技術(shù),解決了大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下復(fù)雜應(yīng)用識(shí)別和分析的多個(gè)難點(diǎn)和挑戰(zhàn),能夠有效提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)管理能力。
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【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.08;TP311.13

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本文編號(hào)：2081189