共查询到18条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
互联网流量分类是识别网络应用和分类相应流量的过程,这被认为是现代网络管理和安全系统中最基本的功能。与应用相关的流量分类是网络安全的基础技术。传统的流量分类方法包括基于端口的预测方法和基于有效载荷的深度检测方法。在目前的网络环境下,传统的方法存在一些实际问题,如动态端口和加密应用,因此采用基于流量统计特征的机器学习(ML)技术来进行流量分类识别。机器学习可以利用提供的流量数据进行集中自动搜索,并描述有用的结构模式,这有助于智能地进行流量分类。起初使用朴素贝叶斯方法进行网络流量分类的识别和分类,对特定流量进行实验时,表现较好,准确度可达90%以上,但对点对点传输网络流量(P2P)等流量识别准确度仅能达到50%左右。然后有使用支持向量机(SVM)和神经网络(NN)等方法,神经网络方法使整体网络流量的分类准确度能达到80%以上。多项研究结果表明,对于多种机器学习方法的使用和后续的改进,很好地提高了流量分类的准确性。 相似文献
2.
网络流量特征是分析和研究网络性能、规划网络建设的基础。由于自相似模型能够更加真实地描述网络传输的特性,通过生成自相似性的流量进行仿真研究。提出将业务源流量自相似性与网络传输的TCP协议相结合进行研究的方法,探讨影响自相似流量的因素,分析网络行为随参数变化的情况。仿真结果表明业务源流量的自相似与网络状态无关,而网络传输的TCP协议自适应改变网络状态,从而间接改变网络流量的自相似性,但并不能消除业务源流量的自相似性。 相似文献
3.
4.
网络流量模型能准确和全面地刻画流量数据的各种统计特性,因而成为网络研究的热点。讨论了传统模型预测的弊端,描述了网络流量自相似的基本特征,分析了三个重要自相似模型的特点和存在的问题,使用实际网络流量验证了流量的自相似性并结合多分形小波模型对网络流量进行预测,探讨了流量模型预测的新技术和进一步研究的问题。 相似文献
5.
现在对高性能、高效性流量测量的研究表明网络流量呈现统计上的自相似性.因此,网络预测在网络管理中占据重要地位.使用QPSO(quantum-behaved particle swarm optimization)对预测自相似性网络流量的最小均值峰度(LMK)方法进行优化,能够获得较小的信噪比SNR-1(signal to noise ratio).通过对真实网络流量的仿真实验,表明该方法能比LMK(最小均值峰度)算法更精确的预测网络流量. 相似文献
6.
李小航 《电脑与微电子技术》2010,(11):21-24
随着网络规模的扩大,网络速度的提高,对于网络业务流量特性的研究已经成为网络性能分析最主要的方向之一。通过对网络流量的研究,可以为预测网络性能、保障关键业务所需的QoS等应用提供必要的支持。主要介绍网络流量自相似性以及形成自相似的可能原因以及自相似程度的判断方法。 相似文献
7.
根据自相似性理论,网络流量自相似性的程度可由计算Hurst参数的大小来测定。本文通过在校园网主干路上进行网络数据包的采集,然后用方差时间方法和R/S方法计算所采集流量的Hurst参数值,以检测校园网网络流量的自相似性。通过实验的分析与比较,验证了自相似性的存在,并对如何运用Hurst值的变化来进行流量异常检测做了初步的 探讨。 相似文献
8.
校园网流量自相似性研究 总被引:4,自引:0,他引:4
网络流量特征是网络设计和性能分析中所必须考虑的一个重要因素。作者以校网络中心测得的实际网络数据为研究对象,对不同时间尺度内的分组到达数目进行研究,利用方差-时间曲线和R/S图方法对实际流量数据进行分析。结果表明,校园网流量具有自相似性。 相似文献
9.
传统的基于端口和深度包检测系统的方法无法对加密流量进行分类,基于浅层机器学习的方法又存在需要使用人工规则构造特征集、分类性能直接受到特征集质量的影响等问题。这会消耗大量的人力资源,并使流量分类的准确性难以达到预期。近年来,研究人员逐渐将目光转移到深度学习方面。深度学习不需要查看端口和解析流量,也不需要耗费人力提取特征集,是解决流量分类的有效途径。研究基于现实网络信息安全的需求,利用深度学习的方法搭建了一种基于深度学习的加密网络流量分类模型,实现了对加密流量的分类,在准确率、训练时间等方面均取得较为良好的结果。 相似文献
10.
11.
12.
为降低复杂网络模拟的计算开销,保证网络流量中数据包模拟的真实性,提出了一种面向拓扑聚焦的网络流量模拟方法。根据网络流量中数据包的路由路径所在区域,将数据包分为三种类型,对于每种类型的数据包采用不同的模拟方法。基于网络拓扑的实验表明,该方法适用于复杂网络的模拟,保证数据包模拟的真实性。 相似文献
13.
在车载命名数据网络(VNDN)中,兴趣包洪泛攻击(IFA)通过发送大量恶意兴趣包占用甚至耗尽网络资源,导致合法用户的请求无法被满足,严重危害了车联网的运行安全.针对上述问题,本文提出了一种基于流量监测的IFA检测方法.首先构建基于RSU的分布式网络流量监测层,每个RSU监测其通讯范围内的网络流量, RSU之间通信互联形成RSU网络流量监测层.其次,设定固定时间窗口,对每个窗口内的网络流量通过信息熵、网络自相似性和奇异点3个维度进行分析.其中,为了利用信息熵反映兴趣包来源的分布,在兴趣包中添加了新的字段.最后,综合上述3个指标,判断兴趣包洪泛攻击的存在.仿真实验结果表明,本文提出的方法有效地提升了兴趣包洪泛攻击检测的准确率,降低了误判率. 相似文献
14.
针对大型网络流量测量中测量数据量巨大、不能有效地描述流量特征的问题,本文将近年来网络研究的热点自相似性运用在流量测量中。根据流量变化对自相似参数H的影响,提出了一种基于网络的自相似特性的流量测量采样方法。该方法降低了流量测量的采样频率,能够及时、准确地发现网络异常,并能使测量数据更准确地刻画流量特征。 相似文献
15.
针对自相似业务流的影响,给出具有自相似特性的网络业务流传输过程的随机Petri网模型,使用Petri网分别建立了无限缓冲区的IP层网络模型和有限缓冲区的以太网模型,采用一种马尔可夫随机Petri网的方法对模型进行分析,然后通过实例证明了网络中确实存在着自相似现象,最后利用随机Petri网性能分析工具SPNP对所建立的模型进行了模拟和验证,研究了网络业务流的自相似特性对网络性能的影响.提出的模型在一定程度上能够很好地拟合不同网络的流量特性,为网络构建、网络特性分析和网络性能评估提供了重要的理论基础. 相似文献
16.
17.