計算機網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測和預(yù)測

時間:2022-11-28 08:47:10

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計算機網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測和預(yù)測

摘要:隨著社會發(fā)展進程的不斷加快,計算機信息技術(shù)獲得飛速發(fā)展,通信公司專網(wǎng)寬帶用戶數(shù)量也不斷增加。為了確保用戶的寬帶連接更加高速、可靠,針對不同類型用戶所開展的不同寬帶接入方式,實現(xiàn)對現(xiàn)存網(wǎng)絡(luò)資源的合理運用。研究展開對計算機網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測預(yù)測的研究,及時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量異常情況,在概述計算機網(wǎng)絡(luò)流量異?;A(chǔ)之上,分析網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測技術(shù),以及大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中異常預(yù)測框架,及時借助高性能測量及在線分析路由信息、網(wǎng)絡(luò)流,預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量異常實時報警。

關(guān)鍵詞:計算機;網(wǎng)絡(luò)流量異常;檢測及預(yù)測

隨著近些年來互聯(lián)網(wǎng)平臺的迅速發(fā)展,在日常學(xué)習(xí)、生活及工作過程中,網(wǎng)絡(luò)也逐漸成為不可忽視尤為關(guān)鍵的重要組成。通過分類監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中的不同流量,從而及時發(fā)現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)中所存在的諸多異常行為,同時對其予以針對性控制[1],從而有效確保計算機網(wǎng)絡(luò)的正常運轉(zhuǎn)。計算機網(wǎng)絡(luò)流量分析作為網(wǎng)絡(luò)安全中極為關(guān)鍵的內(nèi)容,如何能夠有效實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常流量原因,保證網(wǎng)絡(luò)可用性及通暢性,均對計算機網(wǎng)絡(luò)的可持續(xù)、正常發(fā)展起到至關(guān)緊要的作用價值。

1計算機網(wǎng)絡(luò)流量異常概述

1.1網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測。針對計算機網(wǎng)絡(luò)流量出現(xiàn)的異常情況加以檢測,主要指針對任何時空發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)流量異常情況完成檢測。分析其異常情況則主要是,通過建立于異常檢測基礎(chǔ)之上,通過對數(shù)據(jù)流所發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)異常情況加以明確,對存在的主要流量異常類型加以診斷[2]。實現(xiàn)對存在的主要流量異常情況完成檢測分析,將其作為保證計算機網(wǎng)絡(luò)流量正常的關(guān)鍵,更有助于網(wǎng)絡(luò)管理工作者維護網(wǎng)絡(luò)正常運行,排除其中存在的異常情況確保網(wǎng)絡(luò)可以安全運行。1.2網(wǎng)絡(luò)流量異常分類。目前出現(xiàn)的計算機網(wǎng)絡(luò)流量異常情況,主要劃分為如下集中類別[3-4]:(1)異常網(wǎng)絡(luò)操作,主要包括由于網(wǎng)絡(luò)配置出現(xiàn)變化,因而引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)流量異常,或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備本身的存儲及處理能力發(fā)生耗損;(2)蠕蟲傳播,此種情況主要是隨著流量蠕蟲病毒情況,不斷基于不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中傳播復(fù)制,通常要想檢測此種異常情況比較困難。通過收集流量測量有關(guān)數(shù)據(jù),展開分析才能夠確定蠕蟲的異常傳播行為;(3)閃存擁擠,此種情況通常是處于軟件公開網(wǎng)站以及公眾用戶共同關(guān)注所致,由于特定類流量的不斷增加,蠕蟲異常傳播即隨著時間不斷增加逐漸減少;(4)網(wǎng)絡(luò)濫用,此中異常主要是端口查看及DoS/DDoS,此種異常類型經(jīng)由字節(jié)流量、包流量、位流量等有關(guān)數(shù)據(jù)測量,無法實現(xiàn)有效預(yù)測,由此需要借助網(wǎng)絡(luò)流數(shù)據(jù)內(nèi)技術(shù)異常特征加以進行。

2計算機網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測技術(shù)實現(xiàn)

2.1固定闕值檢測方式。此種檢測網(wǎng)絡(luò)流量異常的方法,主要借助量化分析方法[5],在整體操作過程中相對較為簡單,且具備了較強實時性,但是此種方法在運用過程中,通常要求管理工作人員及網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測者,都需要有豐富的理論認(rèn)知及管理經(jīng)驗,針對相應(yīng)闕值聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)實際情況,假若闕值較高,那么在此情況下發(fā)生網(wǎng)絡(luò)異常,或者異常對闕值加以改變,則無法對異常流量成功檢測。而假設(shè)闕值較低,則網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)會致使發(fā)出虛假警報,更加劇了網(wǎng)絡(luò)管理人的維護難度。此種檢測方法在運用過程中,需要對其中網(wǎng)絡(luò)闕值加以細(xì)化明確,通過假定在具體采樣過程中,針對發(fā)現(xiàn)的參數(shù)值相較原本預(yù)定的闕值較高情況,即表示出現(xiàn)流量異常警告。主要是采用固定闕值檢測法的運用過程中,起伏波動的線條則表示出于一定時間內(nèi),最終收集的網(wǎng)絡(luò)流量具體數(shù)據(jù),水平線代表原本的固定闕值,以5Min/1次頻次采用,通過假設(shè)提前設(shè)定闕值為常數(shù),可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量超出假定的5000闕值時,則會發(fā)出警告。2.2統(tǒng)計檢測法。統(tǒng)計檢測法在運用過程中,主要指的是能夠借助數(shù)據(jù)完成統(tǒng)計分析,從而正確判斷計算機網(wǎng)絡(luò)流量的正常情況。通常情況下以基于時間關(guān)聯(lián)統(tǒng)計、基于空間關(guān)聯(lián)字空分析兩種方法為主。網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測方式主要具備如下優(yōu)點[6]:能夠?qū)σ阎卣骷拔粗卣鞔嬖诘牧髁慨惓G闆r加以察覺,但是僅僅察覺了網(wǎng)絡(luò)流量異常,并未對其屬性加以明確,此種方法僅僅可以運用為離線狀態(tài)下,非實時的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測情況。2.3基于SNMP檢測法。SNMP即簡單網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議,此種檢測方法通常在IP網(wǎng)絡(luò)管理節(jié)點上較為適用,是應(yīng)用層協(xié)議。此種檢測法在具體檢測過程中,通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)設(shè)備內(nèi)部MIBI所完成的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)收集整理關(guān)鍵設(shè)備,進而實現(xiàn)對所收集流量的檢測判斷是否異常[7]?;赟NMP網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測法,所運用的諸多產(chǎn)品中,以MRTG較為典型,主要借助軟件完成對網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測,并未實現(xiàn)增添或改造網(wǎng)絡(luò)配件即可完成,且成本投入相對較低整體配置較為簡單,適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測。但是此種檢測方式在運用中,僅僅包括了最為根本的數(shù)據(jù)內(nèi)容,譬如字節(jié)數(shù)、報文數(shù),由此無法對于復(fù)雜化的網(wǎng)絡(luò)流量加以檢測,這也作為SNMP檢測法的一大弊端。

3大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)異常預(yù)測

3.1大規(guī)模流量異常預(yù)測框架。網(wǎng)絡(luò)流量異常預(yù)測需要描述正常網(wǎng)絡(luò)行為,只有確保網(wǎng)絡(luò)行為模型的準(zhǔn)確,才能夠取得好的網(wǎng)絡(luò)流量異常預(yù)測效果。在大規(guī)模流量異常檢測中,通過借助網(wǎng)絡(luò)探針對單個節(jié)點行為加以推測,從而預(yù)測整個網(wǎng)絡(luò)行為。預(yù)測框架功能組成共計包括5大功能模塊,本地數(shù)據(jù)收集器、本地數(shù)據(jù)過濾器、本地數(shù)據(jù)分析器、全局?jǐn)?shù)據(jù)過濾器、全局?jǐn)?shù)據(jù)分析器。諸多網(wǎng)絡(luò)流量異常預(yù)測方法都是采取基本outlier預(yù)測,現(xiàn)如今可以采用EWMA技術(shù)、流量分解技術(shù)、Holt-Winters技術(shù)。而這3種算法都是基于單一時間序列流,通過分析獨立存在的單個網(wǎng)絡(luò)線路,能夠及時預(yù)測其中網(wǎng)絡(luò)流量異常,本部主要針對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量異常預(yù)測展開。3.2網(wǎng)絡(luò)行為模型檢測。IPforwarding異常(1)在路由器出現(xiàn)故障及配置不當(dāng)情況,經(jīng)由某個故障點的轉(zhuǎn)發(fā)報文,對其傳輸路徑加以轉(zhuǎn)變作為重新路由,實現(xiàn)對其中某一子網(wǎng)報文的生存時間TTL值變化情況既要檢測,基于Holt-Winters方法對IP流的往返時間以及網(wǎng)關(guān)隊列長度加以測量,定義平均值m為:m=(1-w)m+w×T。式中T為當(dāng)前測量數(shù)值,w、m為相關(guān)變量,針對該時間段內(nèi)存在的連續(xù)化平均值將其界定為長期平均值,假若長期平均值與測量平均值相似,即表示計算機網(wǎng)絡(luò)流量正常,反之偏差較大則表示存在異常。(2)基于網(wǎng)絡(luò)流量集合分析流量變化,通過針對每一個監(jiān)測點,借助其源IP地址及目的IP地址界定為一個流集合,其中包括一段時間之內(nèi),所形成較為穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)流程。完成對具體的流集合監(jiān)測點實時檢測,能夠?qū)崿F(xiàn)對計算機網(wǎng)絡(luò)流量所存在主要問題加以預(yù)測。通過構(gòu)建有效的集合流作為關(guān)鍵參數(shù)。假若可以對有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)加以滿足,則能夠針對流集合的其中路徑確定加入或刪除。譬如加入標(biāo)準(zhǔn)在超出100個/1秒,刪除標(biāo)準(zhǔn)基于加入相對時間如若超時,則從集合中刪除。通過頻繁對比實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的預(yù)估,如若超出特定闕值則以會發(fā)出警報。

4結(jié)語

隨著近些年來我國信息化新型技術(shù)的不斷研發(fā)及興起,計算機網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測及預(yù)測更是變得至關(guān)緊要。通過及時有效地監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量,以便及時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常行為,予以針對性維護確保網(wǎng)絡(luò)可以正常運行?;诰W(wǎng)絡(luò)安全運行中通過重視對檢測網(wǎng)絡(luò)流量異常研究,處于現(xiàn)如今網(wǎng)絡(luò)背景下,無論基于理論或是實踐,都具備極為深遠(yuǎn)的研究意義及價值,保障計算機網(wǎng)絡(luò)的安全可靠。

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作者:滕翠 梁川 單位:百色學(xué)院信息工程學(xué)院