对数无限可分级串框架下的异常网络流量分析

作者：程华; 邵志清; 房一泉

来源：计算机工程, 2006, (10): 9-11+14.

• 对数无限可分级串
• 扩展自相似性
• 尺度
• 异常网络流量 Log-infinitely divisible cascades
• Extended self-similarity
• Scale
• Abnormal network traffic

湍流尺度分析中的对数无限可分级串方法具有描述数据流全范围下的多尺度行为的优点,可用于对网络流量的多尺度行为的分析。在对几组正常流量和含蠕虫的异常流量分析讨论的基础上,发现受数据流内含协议数据的成分变化的影响,正常流量的多尺度分段点具有不确定性;而受W32/Blaster蠕虫影响的数据流的尺度特性符合幂律关系,即尺度不变性;W32/Nachi蠕虫不影响TCP数据流的尺度特性。

• 单位
  中国科学院软件研究所; 华东理工大学; 计算机科学国家重点实验室