城域网应用层流量异常检测与分析  

Detecting traffic anomalies at application layer in metro area network

作　　者：裴唯[1] 袁小坊[1] 王东[1] 董智超[1] 谢高岗[2] 

机构地区：[1]湖南大学计算机与通信学院,长沙410082 [2]中国科学院计算技术研究所下一代互联网研究中心,北京100190

出　　处：《计算机应用研究》2010年第6期2222-2225,共4页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金网络与信息安全重大专项(90604015);国家"973"重点基础研究发展计划资助项目(2007CB310702);湖南省自然科学基金资助项目(06JJ4078)

摘　　要：首先对流量数据按应用层协议进行分类分析,采用小波分析对原始流量数据进行去噪处理,建立流量数据矩阵;然后采用主元分析(PCA)方法进行流量建模;在此基础上,通过SPE统计量的控制图能快速检测出流量异常,结合SPE统计量的贡献图可以分析出导致异常的主要原因。实验结果表明,小波去噪能降低异常检测的误警率,SPE贡献图可有效分析流量异常的原因。This paper constructed a traffic data matrix with the application layer metrics provided by the measurement system developed by ourselves. Applied wavelet analysis to deal with the noise of raw data, and then used PCA method to model the traffic. Experiments show that traffic anomalies can be effectively monitored with SPE statistic, and the main causes of the anomalies can be found out with contribution plot of SPE statistic.

关 键 词：主元分析 小波去噪 平方预测误差统计量 贡献图 

分 类 号：TP393.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]