本文關鍵詞：網絡質量探測應用的研究

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【摘要】：隨著網絡技術的飛躍發(fā)展以及網絡用戶規(guī)模的顯著增加,網絡結構變得越來越復雜,導致流量數據急劇上升,對于流量異常數據的出現(xiàn)不僅浪費無關使用的資源,而且降低網絡的利用率,網絡的可用性和安全性是網絡正常使用的重要前提。流量數據檢測是網絡質量探測的基礎應用,對探測的流量異�，F(xiàn)象采取相應補救措施,因此研究流量數據的探測技術對于分析網絡以及管理網絡具有重要意義。 當網絡接口流量數據較大時,對網絡接口采集數據時出現(xiàn)未完全捕獲和丟失數據包的現(xiàn)象,或者無法及時分析流量數據的現(xiàn)象,這樣就不能較好的分析流量數據特征。本文提出一種基于分段隨機采樣的網絡質量探測系統(tǒng),分段采樣方式可以有效減少大量流量數據的采集工作,利用流量具有相似性,隨機采樣方式可以有效采集網絡突發(fā)性數據,降低了探測系統(tǒng)資源需求與減少探測流量的工作量。對于較小的流量數據,本系統(tǒng)采用完全捕獲的方式進行流量的探測。 對采集的流量數據按照特征參數進行分析與統(tǒng)計,將歷史數據的分析作為流量參照模型,提出一種基于時間段分區(qū)的靜態(tài)閾值的流量異常模型,相比傳統(tǒng)流量模型全局同一閾值方法,可以更有效檢測流量異常的產生,當出現(xiàn)高于參照模型閾值時,先定性為異常事件,并對采集的數據進行流量特征分析,對于異常惡意流量采取相應補救措施來減少網絡使用的損失。 最后對實現(xiàn)的網絡質量探測系統(tǒng)進行相關性測試工作,驗證系統(tǒng)的可行性,對流量數據采集,并按照流量特征進行分析與統(tǒng)計。
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.06

【參考文獻】

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本文編號：1150265