基于改进分簇算法的网络流量识别方法

网络流量相关应用的自动检测对于网络安全和流量管理来说非常重要。但是,由于Peer-to-Peer(P2P)、VOIP等网络新应用使用动态端口、伪装和加密流等技术,使得基于端口匹配和数据包特征字段分析等识别方法在识别这些应用时存在一定的难度。不少研究工作提出了分簇算法进行流量识别,但现有的分簇算法在簇中心和簇数目的选择上存在一定缺陷。本文首先使用基于WeightingD2算法对初始化簇中心选择进行改进,通过NMI值来确定簇的数目,得到改进的分簇算法,并提出一种基于该算法的应用层流量识别方法。对于应用层流量,尤其是P2P应用识别实验结果表明,该方法能达到90%以上的识别率以及较低的误识别率和漏识别率。     

基于流分解的异常检测算法

通过研究网络异常检测,提出了一种基于流分解消除网络噪声的异常检测算法。该算法从高维、非平稳流量中分离出包含异常的随机部分,通过计算随机部分参数的边缘分布和残差,揭示了流量异常对随机部分参数的影响,并提出判断网络流量异常的参数标准。实验表明,由于不必将整个时间序列进行分片和单独拟合,算法可以直接处理非稳态流量数据,实现了真正意义上的网络异常检测功能。     

基于包对采样的IP网络时延变化测量方法

时延变化是反映网络路径负载特征的IP网络性能指标．基于路径排队模型,发现时延变化对负载的反映受探测包发送时间间隔影响．因参考时延选取不当及采样方式限制,现有方法所测时延变化只粗略反映路径负载．提出了包对采样方法选取恰当参考时延,避免采样方式限制,增强了时延变化反映路径负载的能力;同时确定了探测包发送时间间隔的下界．对一条Internet路径的实测验证了包对采样所测时延变化对路径负载的较强反映能力和探测包发送时间间隔对这种反映能力的影响．     

基于Command and Control通信信道流量属性聚类的僵尸网络检测方法

僵尸网络(Botnet)是一种从传统恶意代码形态进化而来的新型攻击方式,为攻击者提供了隐匿、灵活且高效的一对多命令与控制信道(Command and Control channel, CC)机制,可以控制大量僵尸主机实现信息窃取、分布式拒绝服务攻击和垃圾邮件发送等攻击目的。该文提出一种与僵尸网络结构和CC协议无关,不需要分析数据包的特征负载的僵尸网络检测方法。该方法首先使用预过滤规则对捕获的流量进行过滤,去掉与僵尸网络无关的流量;其次对过滤后的流量属性进行统计;接着使用基于X-means聚类的两步聚类算法对CC信道的流量属性进行分析与聚类,从而达到对僵尸网络检测的目的。实验证明,该方法高效准确地把僵尸网络流量与其他正常网络流量区分,达到从实际网络中检测僵尸网络的要求,并且具有较低的误判率。     

基于导出策略的路由配置错误检测方法

针对域间路由中易出现的路由配置疏忽,避免因不恰当配置引起域间路由不稳定事件,提出一种有效的路由配置错误检测方法.通过应用推断的域间路由导出策略,对路由宣告的前缀进行分析,检测出源配置错误和导出配置错误的潜在性,其间考虑选性路由对前缀宣告造成的影响,从而减少误判的可能性.实验结果表明,该方法利用较少的局部路由信息,可快速有效的检测出潜在的路由配置错误并辅助提升网络性能.     

个人云存储体验质量测量工具的设计与实现

随着用户日益增长的网络存储需求,涌现出了大量个人云存储（PCS）服务平台。个人云存储终端用户使用过程中体验质量（QoE）的测量是终端用户和服务提供商所共同关注的问题。通过从控制流与数据流之间的不同特性方面分析了影响个人云存储体验质量的因素,从终端用户的角度提出了能合理评估个人云存储体验质量的指标,设计了精确测量体验质量评估指标的方法。利用被动测量技术,实现了一个面向终端用户的个人云存储服务体验质量测量工具,同时给出了工具实现中的进程抓包、网络流分类等问题的解决方案。实验结果表明,测量工具运行健壮,测量数据准确,可以用于从用户终端测量个人云存储服务QoE。     

基于稳态模型的流异常检测算法

在日常网络管理中如何实时、准确地判定流量异常是网络异常检测中的难点问题。提出了一种基于稳态模型的流异常检测算法，采用加权均值和方差计算相结合的统计学方法对网络流量稳态模型进行建模和更新，并使用ROC曲线进行异常检测模型的性能评估。研究表明，该算法复杂度较低，资源占用小，能够很好地实现实时自动报警功能。实验结果对进一步探索实时的网络流异常检测方法和预测算法具有参考价值。     

基于视觉特性的手机屏幕亮度自适应调节算法

人工智能技术的发展促使人们通过智能手机进行交互,因此设置适宜的手机屏幕亮度对于保护人眼健康至关重要。针对该问题,文中结合人眼视觉特性对手机屏幕自适应亮度调节算法进行了优化。首先,设计了两款测量工具来采集和分析相关的数据。然后,采用主观评价的方法对室内外不同环境照度条件下的手机亮度值进行了研究。实验结果显示,用户理想的手机屏幕亮度远远低于现有自动亮度调节下的手机屏幕亮度。最后,根据用户的体验和人体视觉的特性设计了相应的算法,并对算法进行了评估。     

基于混合P2P的端到端网络测量系统

基于P2P的网络测量系统以降低单点瓶颈和部署开销为目标,其中结构化P2P一般假设节点具有相同的能力,不适合大规模部署;非结构化P2P通信负载过大,可扩展性差.因此,本文结合多种P2P模式的优点,引入分层思想,对节点按能力分簇,选取性能佳的作为簇首组成上层高速转发网,由簇首负责维护和管理簇内普通节点,同时描述了系统的初始化构建过程、各个功能模块、自适应维护机制等,并实现了一个系统原型.实验结果表明,该系统实现了节点的自动化部署,同时提高了系统的可扩展性,降低了测量开销.