基于burr分布和od矩阵的网络流量异常检测方法研究

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1、分类号学号M201272860学校代码10487密级硕士学位论文基于Burr分布和OD矩阵的网络流量异常检测方法研究学位申请人：罗建勇学科专业：计算机技术指导教师：刘辉宇讲师答辩日期：2014年5月27日万方数据AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringResearchonNetworkTrafficAnomalyDetectionMethodBasedontheDistributio

2、nofBurrandODMatrixCandidate：LuoJianyongMajor：ComputerTechnologySupervisor：LecturerLiuHuiyuHuazhongUniversityofScienceandTechnologyWuhan,Hubei430074,P.R.ChinaMay,2014万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果

3、。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在_____年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”

4、）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日万方数据华中科技大学硕士学位论文摘要网络流量异常是指网络中的数据流量表现出与预期情形有较大偏差的一种现象，这种偏差往往是由网络中的异常情况导致，如网络入侵和网络故障等，这些异常情况可能会导致网络无法提供正常服务甚至瘫痪，因此有必要对网络流量中存在的异常进行检测。目前已有的网络流量异常检测方法往往具有较大的局限性，因此探索出行之有效的网络流量异常检测方法对网络安全管理具有重大的理论价值和积极的实际意义。网络流量具有的重尾分布特征以及自相似性特征使得正常网络流

5、量服从Burr分布，而相关的研究表明异常网络流量则不服从Burr分布，即无法对其进行有效的Burr分布拟合。故可使用一种变形的K-S（Kolmogorov-Smirnov）拟合优度检验方法对待检测的网络流量经拟合后得到的分布函数进行有效性检验，以此为基础提出了一种基于Burr分布的网络流量异常检测方法。考虑到有效TCP（TransmissionControlProtocol）数据流量具有自相似性特征，可使用OD（Origin-Destination）矩阵根据网络中有效TCP数据的当前链路流量以及历史流量对OD对之

6、间的有效TCP数据流量进行预测，并通过对OD对之间的有效TCP数据流量的预测值与真实值进行对比，从而判断网络流量中是否存在异常，以此为基础提出了一种基于OD矩阵的网络流量异常检测方法。考虑到两种网络流量异常检测方法均存在一定的不足，故将两种流量异常检测方法进行结合提出了一种综合的网络流量异常检测方法，并给出了该方法的检测流程和相关检测算法。基于DARPA99数据集对两种独立的网络流量异常检测方法和综合的网络流量异常检测方法的有效性进行了测试。实验结果表明，两种独立的检测方法是可以检测出大多数网络流量异常的，但存在

7、一定的误判率和漏判率，而融合两种方法形成的检测方法能够有效地降低漏判率，具有较强的实用性。关键词：网络流量异常检测，三参数布尔分布，重尾分布，自相似性，流量矩阵I万方数据华中科技大学硕士学位论文AbstractNetworktrafficanomalyreferstothephenomenonthatthenetworktrafficissignificantdifferentfromexpectedwhichcausedbytheexceptionalevents,suchasthenetworkintrusi

8、onortheunreasonableuseofthenetworkandsoon.Suchsituationwillpreventthenetworkfromprovidingregularservices.Furthermorethenetworkmaybecrashedbecauseoftheexceptionalevents.Soitisessentialtode