基于擴散小波的網(wǎng)絡(luò)異常定位研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，人們的生活越來越依賴于網(wǎng)絡(luò)。然而，網(wǎng)絡(luò)在給我們提供巨大便利的同時，也帶來了許多危害人們?nèi)松碡敭a(chǎn)安全的問題。網(wǎng)絡(luò)異常等網(wǎng)絡(luò)安全問題已經(jīng)成為嚴重制約網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的主要因素，必須加以重視。只有檢測并定位異常的位置，才可以及時有效地應(yīng)對異常。但是網(wǎng)絡(luò)異常種類的多樣性以及可用信息的有限性使得異常定位工作具有很大的挑戰(zhàn)。
　　現(xiàn)有的研究大多局限于檢測異常，研究如何平衡異常檢測的漏檢率和誤報率。現(xiàn)有的少量定位研究局限在基于端到端

2、探測包的鏈路異常推算。在得知全局網(wǎng)絡(luò)端到端流量數(shù)據(jù)的情況下，異常檢測及定位對于網(wǎng)絡(luò)工程意義重大，將有效地幫助網(wǎng)絡(luò)管理人員進行網(wǎng)絡(luò)診斷、優(yōu)化等各種任務(wù)。多尺度分析方法在分析具有龐大信息量的流量矩陣上優(yōu)于很多傳統(tǒng)的方法，本論文所研究的基于擴散小波的異常定位分析方法即為一種有效的多尺度分析方法。二維擴散小波將流量矩陣分解為多尺度的粗略系數(shù)矩陣和精細系數(shù)矩陣，這些系數(shù)矩陣中的某些系數(shù)與原始流量矩陣和網(wǎng)絡(luò)拓撲之間有著密切的關(guān)系。通過對這些系數(shù)進行

3、研究，不僅可以區(qū)分出異常的種類，而且還能夠準確有效的定位出異常的位置。
　　本論文首先對美國骨干網(wǎng)Abilene網(wǎng)絡(luò)的流量矩陣進行了分析，研究了各種不同尺度系數(shù)矩陣的特征以及能量，最終獲得了合適尺度下的關(guān)鍵性特征參數(shù)。這些關(guān)鍵性參數(shù)可以有效區(qū)分分布式拒絕服務(wù)攻擊和斷路異常。在每種異常情況下，本論文借助不同的分析方法建立了特征參數(shù)與異常結(jié)點位置的映射關(guān)系表，基于映射關(guān)系表的特征參數(shù)檢測了異常并分別研究了單結(jié)點和多節(jié)點的異常定位，對兩