基于行为分析的网络异常流量分类和检测技术研究

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5、创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研巧成果。尽我所知,除了文中特别加标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研巧成果,也不包含为获得宁夏大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名為时间:年火月以屯关于论文使用授权的说明本人完全了解宁夏大学有关保留、使用学位论文的规定:,即学校有权保留送交论文的复印件和磁盘,允许论文被査阅和借阅,可W采用影印、缩印或扫描等复制手

6、]1段保存、汇编学位论文。同意宁夏大学可^用不同方式在不同媒体上发表、传播学位1论文的全部或部分内容。(保密的学位论文在解密后应巧守此协议)。2户研究生签名:时间/(I:文/^日((年式"'一导师签名:I^^V时间:之々(>年)月>5曰宁夏大学硕±学位论文摘要摘要网络异常流量分类和检测技术是网络运维管理中重要的技术,因此受到网络安全研巧者的广,并提出了可行的异常流量分类和检测方法泛关注。近年来不断恶化的网络安全事件促使着网络异常流量分类和检测技术的不断进步,新的技术不断被提出。但是

7、随着更大的规模和更复杂拓扑结构的网络不断被建设和使用,传统的基于端口或流特征统计的网络异常流量检测方法无法满足超大流量的数据流的冲击,在时间复杂度上无法满足目前实时检测的需求。网络异常流量检测中主要的时间消耗集中在网络流数据的预处理和规则集的建立中,因此解决大规模网络量级中异常流量分类和检测技术瓶颈的重点就在数据的预处理和规则集的建立中,。本文在研巧了信息的粒度表示、网络异常流量特征参数提取和大数据技术的基础上一提出了种基于行为分析的网络异常流量分类和检测方法,该方法在对网络流量进行行为分析的.,基础上,结合机器学

8、习算法和大数据处理工具能在保证实时检测的基础上有效降低检测算法在数据预处理和规则集建立过程中的时闻消耗。仿真实验表明,该方法除了在网络异常流量的分,还具备聚集未知攻击的能力类和检测中表

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