本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模通信網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)與優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》 2012年

大規(guī)模通信網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)與優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究

鄭黎明  

【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的迅速發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的持續(xù)深化、所承載信息的日益豐富，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人類社會(huì)重要的基礎(chǔ)設(shè)施。但網(wǎng)絡(luò)中配置錯(cuò)誤、DDoS攻擊、蠕蟲(chóng)爆發(fā)、突發(fā)訪問(wèn)等事件時(shí)有發(fā)生，互聯(lián)網(wǎng)面臨著嚴(yán)峻的安全挑戰(zhàn)。異常檢測(cè)因?yàn)槟軝z測(cè)未知攻擊而被學(xué)術(shù)界和工業(yè)界人士所重視，研究者提出了大量異常檢測(cè)方法和系統(tǒng)，但是隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬的持續(xù)增長(zhǎng)和網(wǎng)絡(luò)攻防博弈的持續(xù)進(jìn)行，網(wǎng)絡(luò)本身處于動(dòng)態(tài)演化的過(guò)程，網(wǎng)絡(luò)攻擊手段和方法也在不斷演化，導(dǎo)致異常檢測(cè)系統(tǒng)在檢測(cè)精度、運(yùn)行效率、安全性和易用性方面都面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。如異常檢測(cè)系統(tǒng)泛化能力差和網(wǎng)絡(luò)流量的動(dòng)態(tài)性、突發(fā)性和漂移性導(dǎo)致檢測(cè)精度較差；基于特征簽名的入侵檢測(cè)系統(tǒng)不能適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)帶寬的高速增長(zhǎng)；各類異常檢測(cè)系統(tǒng)容易被攻擊者繞過(guò)；異常檢測(cè)系統(tǒng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)難于獲取等。因此在大規(guī)模通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，綜合考慮多方面要素，提出具有高檢測(cè)精度和高運(yùn)行效率的異常檢測(cè)方法，并優(yōu)化已有檢測(cè)算法具有十分重要的意義，也是全球網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域?qū)W術(shù)界和工業(yè)界共同關(guān)注的前沿性科學(xué)問(wèn)題。 本文首先分析了已有各類流量異常檢測(cè)方法，重點(diǎn)分析了異常檢測(cè)系統(tǒng)在檢測(cè)精度、運(yùn)行效率、安全性和易用性方面的不足，針對(duì)這些不足，結(jié)合了聚類、關(guān)聯(lián)分析、數(shù)據(jù)流、信息論、在線學(xué)習(xí)等技術(shù)，從不同應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)提出了兩種異常檢測(cè)方法，并針對(duì)已有異常檢測(cè)系統(tǒng)提出了一系列優(yōu)化策略，所取得的主要研究成果如下： 1、提出了一種基于多維熵序列分類的骨干網(wǎng)上異常檢測(cè)方法。在已有的研究中基于熵的檢測(cè)方法因具有較高的檢測(cè)精度而被研究者廣泛采用，但是熵值的計(jì)算算法時(shí)間和空間復(fù)雜度較高，熵序列各時(shí)間點(diǎn)之間以及多維熵序列之間的相關(guān)性被研究者所忽視。研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)攻擊在某些維度上通常聚集在固定的特征值上，在另外一些維度上則在取值空間上均勻散布，而且網(wǎng)絡(luò)流量本身在各個(gè)維度上呈現(xiàn)Power-Law分布特性，很容易把網(wǎng)絡(luò)流區(qū)分為大流量和小流量，基于上述分析提出了高效的多維熵值估算算法。各個(gè)維度上的熵序列存在較強(qiáng)的相關(guān)性，為了提高檢測(cè)精度采用OCSVM對(duì)多維熵序列進(jìn)行分類，同時(shí)利用不同時(shí)刻的多維熵序列構(gòu)成的檢測(cè)向量之間的連續(xù)變化趨勢(shì)優(yōu)化檢測(cè)精度。在真實(shí)的骨干網(wǎng)流量數(shù)據(jù)集上，從運(yùn)行效率和檢測(cè)精度兩方面進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提方法相比傳統(tǒng)的熵檢測(cè)方法運(yùn)行效率更高，檢測(cè)效果更好。 2、提出了一種基于Filter-ary-Sketch的流量異常檢測(cè)與過(guò)濾方法。通常的異常檢測(cè)系統(tǒng)只能在異常發(fā)生時(shí)發(fā)去告警，但是網(wǎng)絡(luò)管理者在沒(méi)有詳細(xì)異常信息的情況下無(wú)法對(duì)異常告警做出反應(yīng)，不能迅速采取有效的方法抑制該異常帶來(lái)的影響。同時(shí)，基于特征分布的檢測(cè)方法雖然具有較高的檢測(cè)精度，但是其存在安全缺陷，網(wǎng)絡(luò)攻擊者可以構(gòu)建特殊的攻擊繞過(guò)該類檢測(cè)系統(tǒng)。研究發(fā)現(xiàn)，可以把網(wǎng)絡(luò)流量看作數(shù)據(jù)流，在該流量數(shù)據(jù)流上構(gòu)建Hash概要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，獲取流量在各個(gè)維度上的Hash直方圖，在Hash直方圖上采用OCSVM進(jìn)行分類來(lái)檢測(cè)異常。該方法既能規(guī)避基于熵的檢測(cè)方法存在的安全缺陷，又能有效提高檢測(cè)精度，最關(guān)鍵的是它能夠在異常發(fā)生后，按照Hash直方圖中保存的流量概要信息，采用相對(duì)熵定位導(dǎo)致分布差異的異常桶，在此基礎(chǔ)上提出了惡意數(shù)據(jù)包過(guò)濾算法。通過(guò)骨干網(wǎng)上真實(shí)流量數(shù)據(jù)從運(yùn)行效率、檢測(cè)精度和過(guò)濾算法三個(gè)方面進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提算法在時(shí)間和空間復(fù)雜度上雖然比傳統(tǒng)算法高，但是只要合理控制參數(shù)依然能夠達(dá)到滿意的效率；在檢測(cè)精度上同樣能夠達(dá)到基于熵的方法類似的精度；特別是所提方法能夠高效地過(guò)濾惡意數(shù)據(jù)包。 3、提出了一種基于檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量相關(guān)性分析的檢測(cè)精度優(yōu)化方法。已有多種異常檢測(cè)方法，不同的檢測(cè)方法采用了不同的特征統(tǒng)計(jì)量，特征統(tǒng)計(jì)量不同時(shí)刻的取值之間、同一時(shí)刻不同特征統(tǒng)計(jì)量之間都存在相關(guān)性。本文首先分析了同一統(tǒng)計(jì)量時(shí)間上的相關(guān)性，正常情況下可以把特征統(tǒng)計(jì)量看作隨機(jī)過(guò)程，采用支持向量回歸模型對(duì)該統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，而且異常發(fā)生時(shí)該隨機(jī)過(guò)程在連續(xù)多個(gè)時(shí)間窗口都會(huì)出現(xiàn)類似的偏差。隨后分析了不同統(tǒng)計(jì)量之間存在的相關(guān)性，無(wú)論是在正常情況下還是在異常發(fā)生時(shí)各統(tǒng)計(jì)量都或多或少呈現(xiàn)出相關(guān)性，，且各個(gè)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量對(duì)異常的檢測(cè)能力存在較大差異。在上述分析的基礎(chǔ)上，提出了多窗口關(guān)聯(lián)檢測(cè)算法，利用時(shí)間上的相關(guān)性提高單個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)的精度；提出了多測(cè)度關(guān)聯(lián)檢測(cè)算法，利用各統(tǒng)計(jì)量之間的相關(guān)性提高整個(gè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度。通過(guò)骨干網(wǎng)上真實(shí)流量數(shù)據(jù)，選取了幾類典型的檢測(cè)方法，驗(yàn)證了所提方法能夠有效提高整個(gè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度。 4、提出了流量異常檢測(cè)中分類器的提取與訓(xùn)練方法�；诜诸惢蚓垲惖姆椒ㄊ橇髁慨惓z測(cè)中很重要的一類方法，但是網(wǎng)絡(luò)流量本身具有漂移特性，網(wǎng)絡(luò)攻擊手段和方法也在不斷演化，異常檢測(cè)模型也需要不斷更新，這樣才能一直精確的刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)的正常模式。但是流量異常檢測(cè)中分類器的提取與訓(xùn)練方法卻往往被研究者所忽視。本文綜合考慮多個(gè)不同評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)比分析了分類向量的構(gòu)建和分類器的選擇問(wèn)題，提出了采用Hash直方圖構(gòu)建分類向量，采用OCSVM作為分類器能夠達(dá)到較好的運(yùn)行效率、較高的檢測(cè)精度并能夠規(guī)避其他方法存在的安全缺陷。隨后提出了自適應(yīng)的在線分類器訓(xùn)練方法，為了進(jìn)一步提高檢測(cè)精度和運(yùn)行效率，借鑒上一章中的結(jié)論，提出了基于TRW的檢測(cè)精度優(yōu)化和新增樣本選擇算法。在真實(shí)的骨干網(wǎng)流量數(shù)據(jù)集上，從整個(gè)系統(tǒng)檢測(cè)精度和訓(xùn)練算法兩方面進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提算法能夠有效提高整個(gè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度，通過(guò)在線訓(xùn)練算法后的分類器比普通分類器分類效率更好，訓(xùn)練成本更低。 綜上所述，本文研究工作針對(duì)大規(guī)模通信網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)中存在的檢測(cè)精度、運(yùn)行效率、安全性和易用性方面存在的問(wèn)題，圍繞異常檢測(cè)及其優(yōu)化問(wèn)題涉及的若干個(gè)關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)研究。本文對(duì)于促進(jìn)該問(wèn)題的理論研究和實(shí)用化具有一定的理論和應(yīng)用價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP393.06
【目錄】：

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1 楊雅輝;杜克明;;全網(wǎng)異常流量簇的檢測(cè)與確定機(jī)制[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2009年11期

2 王海龍;楊岳湘;;基于信息熵的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)[J];計(jì)算機(jī)工程;2007年18期

3 魏桂英;姜亞星;;基于流數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)及分析研究[J];中國(guó)管理信息化;2009年15期

4 蔣文賢;;基于隨機(jī)分形與馬爾可夫模型的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)方法[J];通信技術(shù);2008年10期

5 夏正敏;陸松年;李建華;馬進(jìn);;基于自相似的異常流量自適應(yīng)檢測(cè)方法[J];計(jì)算機(jī)工程;2010年05期

6 梁昇;肖宗水;許艷美;;基于統(tǒng)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)模型[J];計(jì)算機(jī)工程;2005年24期

7 胡海龍;杭德全;;基于殘?jiān)腩A(yù)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)算法[J];計(jì)算機(jī)安全;2009年04期

8 何月梅;杜海艷;王保民;;分形技術(shù)與矢量量化相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)研究[J];邯鄲學(xué)院學(xué)報(bào);2009年03期

9 王欣,方濱興;Hurst參數(shù)變化在網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)中的應(yīng)用[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2005年08期

10 顏若愚;鄭慶華;牛國(guó)林;;自適應(yīng)濾波實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)方法[J];西安交通大學(xué)學(xué)報(bào);2009年12期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 鄺祝芳;陽(yáng)國(guó)貴;李清;;基于隱Markov模型的數(shù)據(jù)庫(kù)異常檢測(cè)技術(shù)[A];第二十三屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2006年

2 蒲曉豐;雷武虎;黃濤;王迪;;基于穩(wěn)健背景子空間的高光譜圖像異常檢測(cè)[A];中國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)2010年光學(xué)大會(huì)論文集[C];2010年

3 劉輝;蔡利棟;;Linux進(jìn)程行為的模式提取與異常檢測(cè)[A];信號(hào)與信息處理技術(shù)——第一屆信號(hào)與信息處理聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2002年

4 譚瑩;王丹;;基于流量的網(wǎng)絡(luò)行為分析模型的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[A];2010年全國(guó)通信安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

5 喬立巖;彭喜元;彭宇;;基于支持向量機(jī)的鍵盤(pán)密碼輸入異常檢測(cè)方法研究[A];2004全國(guó)測(cè)控、計(jì)量與儀器儀表學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];2004年

6 董恩生;董永貴;賈惠波;;飛機(jī)交流發(fā)電機(jī)異常檢測(cè)方法的研究[A];第二屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

7 張立燕;;基于定點(diǎn)成分分析的高光譜圖像低概率異常檢測(cè)方法研究[A];中國(guó)地理學(xué)會(huì)百年慶典學(xué)術(shù)論文摘要集[C];2009年

8 許列;王明印;;基于隱馬爾可夫模型(HMM)實(shí)時(shí)異常檢測(cè)[A];中國(guó)通信學(xué)會(huì)第六屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上）[C];2009年

9 王樹(shù)廣;;分布式數(shù)據(jù)流上的連續(xù)異常檢測(cè)[A];2008年全國(guó)開(kāi)放式分布與并行計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(上冊(cè))[C];2008年

10 于延;王建華;張軍;;基于RBF和Elman混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究[A];2009年全國(guó)開(kāi)放式分布與并行計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(上冊(cè))[C];2009年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 本報(bào)記者 邊歆;[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2006年

2 Garry Sexton;[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2003年

3 吳作順;[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2002年

4 ;[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2005年

5 劉波記者季昌仁;[N];中國(guó)質(zhì)量報(bào);2003年

6 記者 毛磊;[N];新華每日電訊;2003年

7 費(fèi)宗蓮;[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2005年

8 ;[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2003年

9 ;[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2003年

10 中聯(lián)綠盟、李群;[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2002年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 鄭黎明;大規(guī)模通信網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)與優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

2 周俊臨;基于數(shù)據(jù)挖掘的分布式異常檢測(cè)[D];電子科技大學(xué);2010年

3 吳志忠;移動(dòng)設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)方法研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

4 趙靜;網(wǎng)絡(luò)協(xié)議異常檢測(cè)模型的研究與應(yīng)用[D];北京交通大學(xué);2010年

5 熊偉;基于突變理論及協(xié)同學(xué)的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)方法研究[D];華中科技大學(xué);2011年

6 魏小濤;在線自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)系統(tǒng)模型與相關(guān)算法研究[D];北京交通大學(xué);2009年

7 馬麗;基于流形學(xué)習(xí)算法的高光譜圖像分類和異常檢測(cè)[D];華中科技大學(xué);2010年

8 夏正敏;基于分形的網(wǎng)絡(luò)流量分析及異常檢測(cè)技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2012年

9 郁繼鋒;基于數(shù)據(jù)挖掘的Web應(yīng)用入侵異常檢測(cè)研究[D];華中科技大學(xué);2011年

10 賀偉凇;骨干網(wǎng)絡(luò)流量異常行為感知方法研究[D];電子科技大學(xué);2011年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李中魁;基于動(dòng)態(tài)閾值的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)方法研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2010年

2 金飛蔡;基于移動(dòng)agent技術(shù)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2004年

3 詹偉;關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];華中科技大學(xué);2004年

4 李丹;異常數(shù)據(jù)挖掘算法研究及其在稅務(wù)上的應(yīng)用[D];山東大學(xué);2005年

5 陳霞云;基于移動(dòng)代理的入侵檢測(cè)系統(tǒng)[D];西安電子科技大學(xué);2004年

6 李婷;基于程序行為的異常檢測(cè)模型研究[D];青島大學(xué);2004年

7 李波;基于數(shù)據(jù)挖掘的異常模式入侵檢測(cè)研究[D];東北大學(xué);2005年

8 朱義鑫;基于網(wǎng)絡(luò)的隱馬爾可夫異常檢測(cè)技術(shù)研究[D];新疆大學(xué);2005年

9 杜瑞峰;網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究及其在安全管理中的應(yīng)用[D];中南大學(xué);2005年

10 郝雙;對(duì)拒絕服務(wù)攻擊的檢測(cè)方法研究[D];清華大學(xué);2005年

  本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模通信網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)與優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：94241