本文選題：Copula + 網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)　； 參考：《湖北工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著云計(jì)算和海量存儲(chǔ)以及新的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的急速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)的安全與維護(hù)面臨著許多的問(wèn)題。首先,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模日趨龐大,網(wǎng)絡(luò)帶寬增長(zhǎng)迅速,現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控設(shè)施缺乏足夠的監(jiān)測(cè)手段和擴(kuò)展性來(lái)應(yīng)對(duì)這種變化。其次,網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用越來(lái)越豐富,以及各類潛在于流量中的網(wǎng)絡(luò)威脅,使得網(wǎng)絡(luò)資源變得匱乏,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能不斷下降乃至崩潰,我們必須盡早預(yù)測(cè)出風(fēng)險(xiǎn)并展開(kāi)適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,進(jìn)而保護(hù)網(wǎng)絡(luò)資源。因此,實(shí)時(shí)有效地對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)及評(píng)估具有非常重要的研究意義。本課題就網(wǎng)絡(luò)資源風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)及評(píng)估展開(kāi)了研究。和以往的網(wǎng)絡(luò)資源風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法不同,以往通常是針對(duì)于某一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行單獨(dú)的預(yù)測(cè)及評(píng)估,而本文選取了多個(gè)網(wǎng)絡(luò)資源指標(biāo),提出了一種基于藤Copula-GARCH模型的預(yù)測(cè)方法,并采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)展開(kāi)了適當(dāng)?shù)脑u(píng)估。論文首先研究了基于Copula理論的網(wǎng)絡(luò)資源風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的方法。根據(jù)多個(gè)網(wǎng)絡(luò)資源指標(biāo),分別進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)收集,經(jīng)歸一化處理后結(jié)合GARCH模型求出各自的邊緣分布函數(shù)以及邊緣密度函數(shù),進(jìn)行了相關(guān)的統(tǒng)計(jì)分析。接下來(lái),結(jié)合Copula理論和藤結(jié)構(gòu),通過(guò)秩相關(guān)系數(shù)來(lái)確定藤的邏輯結(jié)構(gòu),運(yùn)用pair-Copula分解模型進(jìn)行了建模,構(gòu)建出多元變量聯(lián)合分布函數(shù)的計(jì)算模型,并采用蒙特卡洛仿真對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源風(fēng)險(xiǎn)VaR進(jìn)行了求解。此外,論文在網(wǎng)絡(luò)資源風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上探討了運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法。該方法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和已收集的網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,計(jì)算出各指標(biāo)的先驗(yàn)概率,并通過(guò)BNT工具箱求出對(duì)應(yīng)的后驗(yàn)概率,最后得到各網(wǎng)絡(luò)資源指標(biāo)對(duì)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)的影響度排序以及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),通過(guò)影響度排序分析出最有可能引起網(wǎng)絡(luò)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的網(wǎng)絡(luò)資源指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于Copula理論的網(wǎng)絡(luò)資源風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的方法,根據(jù)Copula將變量相依結(jié)構(gòu)與邊緣分布分開(kāi)描述的優(yōu)點(diǎn),結(jié)合GARCH模型和藤結(jié)構(gòu)將多元聯(lián)合分布分解成二元copula函數(shù)對(duì),簡(jiǎn)化了計(jì)算,同時(shí)根據(jù)預(yù)測(cè)值與給定閾值的比較結(jié)果,運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)資源風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,具有良好的評(píng)估效果,達(dá)到了預(yù)期的目的。
[Abstract]:With the rapid development of cloud computing, mass storage and new network technology, network security and maintenance are facing many problems. First of all, the scale of the network is becoming larger and larger, and the network bandwidth is growing rapidly. The existing network monitoring facilities lack sufficient monitoring means and scalability to cope with this change. Secondly, more and more network applications, and various potential network threats in traffic, make network resources become scarce, leading to network performance decline and even collapse, we must predict the risk as soon as possible and carry out appropriate risk assessment. Then protect the network resources. Therefore, it is very important to predict and evaluate the risk of network resources in real time. This topic has carried on the research to the network resources risk forecast and the appraisal. Different from the previous methods of network resource risk prediction, it is usually used to predict and evaluate a certain index separately. In this paper, a prediction method based on Fujiao Copula-GARCH model is proposed by selecting several network resource indicators. Bayesian network is used to evaluate the network risk. Firstly, the paper studies the method of network resource risk prediction based on Copula theory. According to several network resource indexes, the related data were collected, and the edge distribution function and the edge density function were calculated by normalized processing and GARCH model, and the related statistical analysis was carried out. Then, combining Copula theory and rattan structure, the logical structure of rattan is determined by rank correlation coefficient, and the pair-Copula decomposition model is used to model the calculation model of joint distribution function of multivariate variables. Monte Carlo simulation is used to solve the network resource risk VaR. In addition, based on network resource risk prediction, the paper discusses the method of risk assessment using Bayesian network. Based on the statistical analysis of network topology and collected network resource data, the priori probability of each index is calculated, and the corresponding posteriori probability is obtained by BNT toolbox. Finally, the influence degree of each network resource index on the network risk and the risk grade are obtained. Through the influence degree ranking, the network resource index which is most likely to cause the network risk is analyzed. The experimental results show that the method of network resource risk prediction based on Copula theory, according to the advantages of Copula to describe the dependent structure of variables and the edge distribution separately, combined with GARCH model and rattan structure, the multivariate joint distribution is decomposed into binary copula function pairs. The calculation is simplified and the Bayesian network is used to evaluate the network resource risk according to the comparison between the predicted value and the given threshold value. It has a good evaluation effect and achieves the expected purpose.
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.08

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4 王s，

本文編號(hào)：2078575