检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2007年第6期29卷 1304-1309页

作者：张毅李乐民电子科技大学宽带光纤传输与通信网重点实验室成都610054

该文提出了一种新的网络业务量合成方法——稳定CPC噪声。该方法用于近似业务量的无穷可分层叠模型。实验证实,该方法生成的序列能很好仿真实际网络业务量。而排队简析也说明合成的业务量序列大大优于fBm自相似业务量模型,适合网络性能... 详细信息

该文提出了一种新的网络业务量合成方法——稳定CPC噪声。该方法用于近似业务量的无穷可分层叠模型。实验证实,该方法生成的序列能很好仿真实际网络业务量。而排队简析也说明合成的业务量序列大大优于fBm自相似业务量模型,适合网络性能的研究。

关键词：网络业务量无穷可分层叠稳定分布复合Poisson层叠(CPC)

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网络业务量层叠特性的分析与建模

网络业务量层叠特性的分析与建模

引用

作者：张毅电子科技大学

学位级别：博士

自从1993年***等人正式将分形学中“自相似”的概念引入通信领域的网络业务量研究中，由此而发展起来的用尺度伸缩(scaling)特性来表征业务量的思路为网络理论的发展开辟了崭新的空间。同时，这也对网络性能的分析，服务质量的控制，以... 详细信息

自从1993年***等人正式将分形学中“自相似”的概念引入通信领域的网络业务量研究中，由此而发展起来的用尺度伸缩(scaling)特性来表征业务量的思路为网络理论的发展开辟了崭新的空间。同时，这也对网络性能的分析，服务质量的控制，以及网络设计产生了，并将继续产生深远的影响。十余年的研究和探索揭示了诸如自相似、长程相关(LRD：long-range dependence)、重尾分布、多分形等重要的网络业务量特性。而随着网络业务内容和网络整体构架的发展，这些特性是否存在?或者发生了怎样的变化?因此，确认、定量和建模那些网络业务量中不变或缓慢变化系统特性的业务量表征工作仍然十分重要。整个Internet网络有着巨大的复杂性，并且其复杂度在不断增加。这使得愈来愈多的研究者认为应该用描述复杂系统(如湍流)的动力学理论来刻画业务量。无穷可分层叠(IDC：infinitely divisible cascades)模型(简称：层叠模型)正是此理论的新兴内容。这里层叠概念出自对二项测度构造中反复迭代过程的形象描述。本文就致力于用此模型来探索业务量的表征，主要内容包括了层叠模型的判定、分析、估计和合成。随着网络技术的不断发展和更新，许多研究者投入到分组网络业务量的研究之中，并根据各自的学术背景提出了各种业务量表征的概念和模型。本文在第二章较为全面地总结了这些概念和定义，探究其理论依据、本质内涵和相互联系。由此归纳出业务量表征的两条主线：一是点过程、更新过程和随机游动及其衍生的传统概率论和排队论方法。Markov序列/过程派生的模型也可以归入此类。另一条线则是自相似，多分形，到IDC等分形学中尺度伸缩(scaling)过程(简称尺度过程)的逐步拓展。自相似是多分形的特例，而多分形又是IDC的特例，因而本文将三者看作层叠模型的三种类型。并且将尺度过程与层叠模型相等同。以上业务量表征第一主线能直观表现分组的产生或到达，反映了业务量“面”的内容；而本文认为尺度过程一线能真正定义了业务量各时间尺度间的本质关系，并且反映协议栈、网络结构等“质”的内容。另外，本文将LRD性、1/f性、重尾分布和回归模型等概念列为以上主线的补充。本文的第三章研究层叠模型三种类型的判定方法。以往多种时域上自相似

关键词：无穷可分层叠突发性规则化绝对原点矩小波变换模极大全稳定层叠稳定CPC噪声

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网络流量异常检测的小波分析方法

网络流量异常检测的小波分析方法

引用

作者：高军电子科技大学

学位级别：硕士

网络流量异常指的是网络的流量行为偏离其正常行为的情形,引起网络流量异常的原因是多种多样的,例如网络设备的不良运行、网络操作异常、突发访问(flash crowd)、网络入侵等。异常流量的特点是发作突然,先兆特征未知,可以在短时间内给... 详细信息

网络流量异常指的是网络的流量行为偏离其正常行为的情形,引起网络流量异常的原因是多种多样的,例如网络设备的不良运行、网络操作异常、突发访问(flash crowd)、网络入侵等。异常流量的特点是发作突然,先兆特征未知,可以在短时间内给网络或网络上的计算机带来极大的危害(例如由特定的攻击程序或蠕虫爆发所引起的突发流量行为),因此准确、快速地检测网络流量的异常行为,并做出合理的响应是保证网络有效运行的前提之一,也是目前学术界和工业界共同关注的前沿课题之一。本文致力于研究对各种频段的流量异常都能准确、可靠和实时检测的小波包分析方法;针对流量异常检测问题,研究基于滑动时窗的小波(包)变换快速算法;研究流量异常对网络层叠特征的影响,实现基于流量层叠特征的检测。 (1)本文首先对网络流量异常检测的方法做了一个综述,通过对国内外研究现状的分析,把网络流量的异常检测方法进行了分类,指出了现有研究的不足之处,针对这些问题,提出了新的研究思路和可能采用的技术路线。 (2)本文介绍了小波分析的一些基本理论,提出了一种基于滑动时窗的小波(包)快速算法,通过预先存储一部分小波(包)系数,避免重复计算过程,可以用较小的存储空间为代价,获得了计算效率很高的小波(包)变换快速算法。通过实验验证该算法可以有效的支持网络流量异常检测机制。 (3)针对现有网络流量异常检测方法的不足,本文提出了一种尺度自适应的网络流量异常检测新机制。通过采用小波包分解,使方法对高、中、低频异常流量具有同样的检测能力;通过对不同频带小波域小波包系数的重构、检测,进一步确认异常的各种特征,提高了检测的可靠性;通过运用基于滑动时窗的小波包变换快速算法,解决了流量异常检测中的小波包变换的实时性问题;通过提出基于小波中心频率的时窗选择方法,解决了每层各个尺度下的小波包系数检测窗口的选取问题。仿真实验证明了方法的有效性。 (4)本文提出了一种基于层叠模型的网络流量异常检测方法。该方法利用层叠模型从本质上体现流量性质的特点,选择用多分辨分析(MRA)和小波变换模极大(WTMM)估计层叠模型的判定条件作为检测依据,通过对拟合曲线误差的估计来判定异常的发生。仿真实验证明,这种方法具有一定的检测效果。

关键词：异常检测多尺度小波包滑动时窗无穷可分层叠

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