基于直方图聚类的IBM网络异常流量统计方法

在"基于直方图聚类的流量异常统计方法"一文中，作者探讨了一种由IBM Zurich Research Laboratory开发的网络异常检测技术。该方法着重于利用行为性流量模式识别来统计和分析网络流量的异常情况。这种方法的核心在于将网络流量的各种特征，如数据量（以字节或包计）、流的数量、持续时间、大小和服务类型，以及通信矩阵（源/目的IP地址、源/目的端口）和单个数据包的属性（如大小和标志），转化为直方图的形式进行聚类分析。 直方图作为一种数据可视化工具，将流量特性分布以柱状图展示，有助于直观地识别出正常流量的典型模式。通过这种方式，系统能够检测到显著的不寻常变化，这些变化可能是由多种原因引起的。这些原因包括但不限于： 1. 季节性变化：流量可能在特定时间点或季节内自然波动。 2. 组织内部变动：新应用、用户群体或业务流程的引入可能导致流量模式的变化。 3. 闪群现象：大规模用户同时访问网络服务可能导致短暂的流量峰值。 4. 网络漏洞：攻击者可能利用漏洞进行扫描或发起DoS攻击，导致流量异常。 5. 自我传播威胁：病毒或蠕虫可能导致流量异常增长。 6. 系统故障或配置错误：如端口扫描、DNS被入侵检测系统误用等。 该方法采用的行为性流量模式识别技术，强调的是通过历史数据的学习和理解，来区分正常操作与潜在的异常行为。它不仅关注流量的绝对值，还考虑了流量的相对变化，从而提高了异常检测的准确性和鲁棒性。 IBM的Aurora项目是这一研究的实践应用，展示了如何将这种理论应用于实际网络监控环境中，帮助企业和组织实时监控和应对网络异常，以保护网络安全和性能。通过这种方式，网络管理员可以快速定位并处理各种潜在问题，确保网络的稳定运行。这篇文章提供了深入了解基于直方图聚类的流量异常检测技术的重要参考，对于IT专业人士理解和实施网络流量管理具有重要意义。