对数无限可分级串框架下的异常网络流量分析  

Log-infinitely Divisible Cascades Analysis of Abnormal Network Traffic

作　　者：程华[1] 邵志清[1,2] 房一泉[1] 

机构地区：[1]华东理工大学计算机科学与工程系 [2]中国科学院软件所计算机科学重点实验室,北京100080

出　　处：《计算机工程》2006年第10期9-11,14,共4页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60373075);教育部科学技术研究重点项目(01077);教育部优秀青年教师资助计划

摘　　要：湍流尺度分析中的对数无限可分级串方法具有描述数据流全范围下的多尺度行为的优点,可用于对网络流量的多尺度行为的分析。在对几组正常流量和含蠕虫的异常流量分析讨论的基础上,发现受数据流内含协议数据的成分变化的影响,正常流量的多尺度分段点具有不确定性;而受W32/Blaster蠕虫影响的数据流的尺度特性符合幂律关系,即尺度不变性;W32/Nachi蠕虫不影响TCP数据流的尺度特性。The log-infinitely divisible cascades method in scale analysis of turbulence could describe the multi-scale behavior of data in full range, which is used to study the scale behavior of network traffic. Based on the discussions on several datasets of normal and abnormal traffics, it is learned that the joint of multi-scale of normal traffic is not a certain value because of the influences made by the percentages of components with different TCP protocols. And the structure functions of traffic with worm W32/Blaster have the power law on scalcs, while traffic with worm W32/Nachi has little effect on the scales of TCP component.

关 键 词：对数无限可分级串 扩展自相似性 尺度 异常网络流量 

分 类 号：TP302.7[自动化与计算机技术—计算机系统结构]