基于FPGA的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著Internet的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)流量飛速增長，互聯(lián)網(wǎng)已成為不可或缺的信息載體。與此同時，網(wǎng)絡(luò)流量也經(jīng)常會出現(xiàn)偏離正常范圍的異常流量，主要是由蠕蟲傳播、DOS攻擊、DDOS攻擊、僵尸網(wǎng)絡(luò)等惡意網(wǎng)絡(luò)攻擊行為以及網(wǎng)絡(luò)配置失誤、偶發(fā)性線路中斷等引起。這些異常流量往往會導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量急劇下降，使受害端主機(jī)、網(wǎng)絡(luò)直接癱瘓。因此，如何在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)異常檢測，對保障網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行具有重要意義。本文結(jié)合國家863計劃重大專項研究，以高速網(wǎng)

2、絡(luò)異常流量實(shí)時檢測為目標(biāo)。針對高速網(wǎng)絡(luò)流量抽樣測量時小流估計誤差較大和新型攻擊類型層出不窮兩個問題，重點(diǎn)對高速網(wǎng)絡(luò)流量的抽樣測量、特征提取和主成分分析組成的混合檢測技術(shù)及其硬件實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了研究。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對現(xiàn)有大多數(shù)方法在估計小規(guī)模流量時會產(chǎn)生較大誤差的問題，提出了一種基于FPGA實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)非線性數(shù)據(jù)包抽樣方法。該方法對每個流均按一個相應(yīng)的計數(shù)器的值動態(tài)地調(diào)整采樣速率，而不是靜態(tài)地預(yù)先配置采樣率。計數(shù)器的值大時

3、，所采用的采樣速率就較小，而較大的采樣率則被用于更小的計數(shù)器值。理論分析和實(shí)驗結(jié)果表明，此方法可以顯著地提高估計精度（尤其是對小規(guī)模流），并節(jié)省內(nèi)存消耗，同時維持比現(xiàn)有方法更少的處理開銷。此外，通過基于FPGA的原型實(shí)現(xiàn)，我們驗證了該方法設(shè)計的合理性，同時它還能夠測量吞吐量高達(dá)26.5Gbps的網(wǎng)絡(luò)流量。⑵針對當(dāng)前許多軟件檢測方法無法跟上高速鏈路速度的問題，設(shè)計了一種基于FPGA的網(wǎng)絡(luò)傳輸異常檢測的架構(gòu)。首先開發(fā)了一個特征提取模塊，用于