自适应抽样算法在异常流量检测中的应用与优势

“面向异常流量检测的自适应抽样算法研究.pdf” 本文主要探讨了在网络流量监控中，如何有效地检测和处理异常流量的问题。在高速骨干网络中，由于数据量庞大且动态变化，异常流量的识别成为一项挑战。作者提出了一种基于异常流量粗粒度检测的自适应抽样算法来解决这一问题。 首先，该研究建立在ASTUTE（Automatic Traffic Understanding and Taxonomy using Unsupervised Learning for Events）模型的基础上，设计了一种新的异常流量粗粒度检测算法。ASTUTE模型通常用于无监督学习，通过对网络流量进行分析，自动发现和分类网络事件。通过改进此模型，作者旨在提高异常流量的检测效率，尤其是在大数据背景下。 接下来，算法在初步检测所有流入流量后，针对检测到的异常流量和未检测到的流量，采用了不同的抽样策略。这种差异化抽样方法旨在优化样本选择，确保既能有效检测异常流量，又能避免对正常流量的过多干扰。 在OMNeT++仿真平台上，研究人员构建了一个DDoS（Distributed Denial of Service）攻击防御的仿真模型，并实现了所提出的自适应抽样算法。OMNeT++是一种广泛用于网络仿真和性能评估的开源工具。通过仿真实验，他们验证了新算法在实际应用中的效果。 仿真实验结果显示，与传统的自适应抽样和分组抽样算法相比，提出的自适应抽样算法在保持相同检测精度的情况下，能显著减少所需抽样的报文数量，从而降低了计算和存储负担。同时，当抽样报文数量恒定时，该算法能提高对短时间尺度内不相关流量（如短流）的检测精度，这对于及时发现和防止DDoS等攻击至关重要。 该研究的作者包括危美林、张明清、董书琴、李海龙和齐先庆，他们在信息栅格网络安全建模与仿真领域有着深入的研究。论文发表于《信息技术》期刊，对网络安全领域的研究和实践具有重要参考价值，提供了应对高速网络中异常流量检测的新思路和方法。