基于流连接行为分析的通信网络异常事件识别方法研究

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1、４击种成少、葦ＵＮＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＳＣ专业学位硕±学位论文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳＦＯＲＰＲＯＦＥＳＳＩＯＮＡＬＤＥＧＲＥＥＩ雜论文题四基于流连接行为分析的通信网對异常事件识别专业学位类别工程硕±学号２０１３２２０１０８２８作者姓名张焕娜指肆教师姚兴苗副教授ｍ分类号密级。ＵＤＣ＾学位论文基于流连接行为分析的通信网络异常事件识别方法妍究（题名和副题名）张焕娜（

2、作者姓名）指导教师姚兴苗副纖电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕－：！：专业学位类别工程硕ｊ：工程领域名＾电子与通信工程＾提交论文日ｍ论文答辩日ｍ学位授予单位和日期电子科技大学义口／告年月答辩委员会主席评阅人：＜＞的类号注１注明国际十进分类法ＵＤＣ。ＡｂｎｏｒｍａｌＥｖｅｎｔＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋＦｌｏｗＣｏｎｎｅｃｔｉｏｎＢｅｈａｖｉｏｒＡｎａｌｙｓｉｓＡＭａｓｔｅｒＴｈ

3、ｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｅｄ化ＵｎｒｓｉｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｏｆＣｈｉｎａｉｖｅｙｇｙＭａｏｒ：ＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｊＡｕｔｈｏｒ：ＨｕａｎｎａＺｈａｎｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＸｉｎｇｍｉａｏＹａｏｓｃｈｏｏｌ：ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇ独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加

4、Ｗ标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：據掏日期；年Ｘ月日＾论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或化构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可Ｗ将学位论文的全、部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印缩印或扫描等复制手段保存、汇编

5、学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名；沁灰却导师签名：Ｐｃ曰期ｆ义：〇）《年ｒ月日＾＾摘要随着互联网技术的发展和网络应用的大幅度普及，人们的生活和工作对互联网的依赖也越来越《，与此同时，网络通信的安全性、可靠性和髙效性也成为我们重点关注的问题。近年来，国内外研巧学者针对网络异常检测做了大量的研巧，并旦取得了突破性的进展。传统的异常检测方法主要是对网络数据包进行深度分析，但在大规模的骨干通信网络中的通信量非常大，，涉及的应用和用户数量巨大采用深度包分析进行实时特征提取与分析是难Ｗ实现的。

6、流连接行为研究不同网络流之间的连接关系，关注流连接关系的变化特征。网络流连接行为包含丰富的网络动态变化的信息，在提取网络流连接行为特征时，不涉及用户的隐私信息，不需要大的计算量和内存空间，并且在特征的提取方面具有很高的实时性。所Ｗ，本文基于网络流连接行为进行异常事件检測与识别的方法研究，具体工作如下：一和预处理第，骨干网络流数据的获取。骨干网络通信交互行为涉及大量的用户，并且时刻都在产生着大量的交互数据，己经不能从单个用户的角度进斤研巧或者对数据包进行的深度分析。所Ｗ，本文引入了基于协议字段和基于控制字段的网络流划分，

7、将不同的网络流的连接行为进行更加细致的分析。引入香农巧来表征网，络流连接行为的信息量，构建巧值序列为后续的网络异常检測莫定基础。－第二，基于ＺＳｃｏｒｅ的异常事件检測方法。该方法主要针对目前基于统计分析的异常检测方法中闺值难Ｗ确定的问题，通过选取合适的时窗，将网络流连接行为－Ｓｃｏｒｅ的计算特征参数序列进行Ｚ，进而检測网络流连接行为贿值序列中的离群。点随后结合巧值的意义Ｗ及常见异常发生时巧值的变化情况，将离群点的异常事件进行识别。第Ｈ，基于马尔科夫聚类的异常事件识别方法。该方法主要针对传统方法不能区分异常和正常斤为发生时网

8、络节点连接关系的问趣，利用马尔科夫聚类的核必思—想，簇內具有很髙的相似性，簇