基于統計分析的分布式流量異常檢測應用研究.pdf

1、近年來，伴隨科學技術的快速進步，計算機通信網絡逐漸向更大的規(guī)模發(fā)展，網絡的總體結構也趨于復雜化，骨干計算機通信網絡中的異常行為也變的日趨復雜。為了更好提高骨干通信網絡防范網絡異常的能力，就需要在異常行為發(fā)生時準確的對骨干計算機通信網絡中的異常行為進行研究和分析，并針對網絡中存在的異常特征采取一些解決和預防手段，減少其對網絡系統造成的影響。
　　本文在分析骨干通信網絡中流量異常行為特征的基礎上，利用分布式網絡流量異常行為的特征信息，

2、結合特征信息與統計學的相關技術，運用統計學的方法研究構建分析模型，對骨干通信網絡中的流量異常行為進行研究和分析，對分布式網絡流量異常行為進行檢測。論文的主要研究成果如下：
　　1、提出了一種運用序貫概率比檢驗來分析分布式網絡流量異常行為的方法
　　運用統計學中的序貫概率比檢驗方法，結合分布式網絡流量異常在網絡中多條鏈路上表現特征具有相似性這一特點，分析多元新息的統計特征，研究構建分析模型，利用信號變化的相似性檢測分布式網絡流

3、量異常的發(fā)生。與傳統的運用序貫概率比檢驗來分析網絡流量異常的方法相比，該方法能夠有效的避免異常檢測時效性不高的弊端，提高網絡流量異常檢測的時效性和精確度。
　　2、提出一種基于非廣延熵的網絡流量異常檢測方法
　　結合熱力學中的熵的概念，將其與網絡中流量的特征參數進行對比，找出其中存在的一一對應的關系，引入信息熵的概念來完成利用熵值來分析網絡流量特征參數的目的。最后，結合傳統信息熵在網絡流量異常檢測中存在的問題，采用非廣延熵來