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高速网络流测量模型研究

作　者: 钱宇
导　师: 杜祝平
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 计算机应用
关键词: 高速网络 IP流测量多维Bloom Filter算法(MDBF) 测量模型
分类号: TP393.06
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

基于流的测量模型是高速网络流研究的重点方向和基础,对测量算法的优化和改进直接关系到流测量的有效性,本文研究了流测量算法国际国内的最新发展状况,并在此基础上提出了流测量算法的研究难点和发展方向,对高速网络流测量算法的进一步研究具有一定的积极作用。基于Bloom Filter算法,本文利用数据集合中元素出现频率呈重尾分布的特点,提出了一种统计集合中相异元素出现频率的算法——多维Bloom Filter算法(MDBF)。由于网络中流长呈重尾分布的特点,本文提出的MDBF算法非常适合于在高速网络中对流信息进行统计和分析。针对网络测量的特点,对算法提出的定时更新方法和重复最小值方法进行了优化,有效地减小可能存在计算误差,保证算法的精度;在此基础上设计了基于多维Bloom Filter的高速网络流测量模型,并用C语言实现了该模型的原型,明确了该测量模型的价值和使用范围。本文通过选取来自NLANR的PMA小组公布的数据集对测量模型的有效性进行检验。实验结果表明,该测量模型不但可以有效地发现在网络中占用大量资源的长流,为进一步网络控制和优化做准备,而且可以有效地发掘网络中可能存在的蠕虫攻击和DDoS攻击,从而证明了本文所设计的流测量模型可用于实际测量过程。

全文目录

表目录  6-7
图目录  7-8
摘要  8-9
ABSTRACT  9-10
第一章绪论  10-16
  1.1 论文研究的背景  10-11
  1.2 目的和意义  11-12
    1.2.1 监测高速网络运行状况  11
    1.2.2 发现网络威胁  11
    1.2.3 流测量的意义  11-12
  1.3 国内外研究现状  12-14
    1.3.1 IP 流测量的分类  12-13
    1.3.2 全状态维护的IP 流测量  13
    1.3.3 无状态IP 流测量  13-14
    1.3.4 部分状态IP 流测量  14
  1.4 论文研究主要内容  14-15
  1.5 论文的主要贡献  15
  1.6 论文组织结构  15-16
第二章流测量相关技术  16-23
  2.1 特征流识别  16-19
    2.1.1 长流识别算法  16-18
    2.1.2 流量改变发现算法  18-19
  2.2 流数量及长度分布测量和估计  19-20
  2.3 流测量的难点和发展方向  20-21
    2.3.1 流测量的难点  20-21
    2.3.2 流测量未来发展方向  21
  2.4 小结  21-23
第三章多维Bloom Filter 算法  23-34
  3.1 引言  23
  3.2 Bloom Filter 算法简介  23-25
    3.2.1 算法原理  23-24
    3.2.2 算法描述  24-25
  3.3 基于Bloom Filter 的流测量算法  25-26
    3.3.1 CBF 算法简介  25
    3.3.2 SBF 算法简介  25-26
    3.3.3 SCBF 算法简介  26
    3.3.4 MGCBF 算法简介  26
  3.4 多维Bloom Filter（MDBF）算法  26-32
    3.4.1 算法描述  26-29
    3.4.2 算法相关约定  29-30
    3.4.3 算法空间复杂度分析  30-31
    3.4.4 算法时间复杂度分析  31
    3.4.5 算法误差率分析  31-32
  3.5 小结  32-34
第四章高速网络流测量模型实现  34-48
  4.1 引言  34-35
  4.2 基于MDBF 算法的高速网络流测量相关优化  35-36
    4.2.1 定时更新方法  35
    4.2.2 重复最小值方法  35-36
  4.3 基于多维Bloom Filter 的高速网络流测量模型  36-41
    4.3.1 高速网络流测量原型  36-38
    4.3.2 实现模型  38-41
    4.3.3 高速网络流测量模型的作用  41
  4.4 相关实验结果  41-46
    4.4.1 实验使用数据集  41-42
    4.4.2 相关实验结果  42-46
  4.5 小结  46-48
结束语  48-50
参考文献  50-53
作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作  53-54
致谢  54

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