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大规模网络IP流行为特性及其测量算法研究
中文名称: 大规模网络IP流行为特性及其测量算法研究
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论文编号: 3116901收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Study of Large-Scale Network IP Flows Behavior Characteristics and Measurement Algorithms
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机应用技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 大规模网络IP流特性 IP流长 IP流速 IP流到达 IP流测量 MGCBF算法 DToS算法 计算机网络
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论文简介:随着网络规模的扩大,特征研究已经成为网络性能分析最主要的方向之一。通过网络流量特征的研究,可以为预测网络性能,QoS服务和SLA服务等应用以及作为应用基础的网络测量提供必要的支持。由于目前绝大部分互连网络均使用TCP/IP协议,基于IP报文的研究一直是网络流量研究的重点之一。作为IP报文的集合,IP流不但可以表现报文的特征,而且从更高层次的角度反映用户偏好,因此目前有相当多的文献通过IP流的角度研究分析协议行为和用户行为对网络负载和性能的影响。所谓IP流特性,是指在正常网络中lP流所表现出的一系列固有特点,以及这些特点在网络中的关联关系。作为表达IP流状态的流长分布,流速分布和流到达分布等相关特性,已经取代IP报文成为目前研究的重点之一。 本文主要研究两方面的内容:首先,分析在网络中不同负载状况下IP流(主要包括TCP流,UDP流和ICMP流)的流长特性,流速特性及其流到达分布特性;并分析各种流特性之间的关系,进而阐述这些流特性所反映网络运行状况信息,以及导致这些特性的主要因素;其次,在综合分析IP流各项特性和模型的基础上,提出利用部分IP流特性,提高现有网络测量,网络安全等具体应用性能的算法,并通过具体的实验证明算法的有效性和鲁棒性。 在第一部分研究内容方面,本文将采集自各种不同时间、不同应用背景和不同负载的大规模高速网络的TRACE作为研究对象,使用试验分析的方法,对流长,流速和流到达等多维具体特征分别进行分析,然后综合考虑它们之间的相关关系。 在流长分析方面,通过对流长进行统计,发现其相同和相异的分布特征,本文结合TCP/IP相关协议和用户行为,对这些特征的形成原因和干扰因素作进一步分析和推测,并指出这些特征对IP流流长分布影响程度。然后,在分析IP流长分布特点的基础上,提出大规模网络状况下IP流流长分布经验模型,该模型在表达大规模网络IP流流长分布上,其精度高于原有Pareto模型,其复杂度低于原有双Pareto模型。论文采用Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验对相关模型与实际TRACE流长分布的拟合程度进行检验,并对模型的相关参数的取值范围做深入讨论。最后,本文讨论了该经验模型与现有模型存在的异同,分析了导致异同的原因,并进一步指出IP流流长分布发展可能的趋势。 在流速分析方面,分别对TCP流、UDP流和ICMP流的平均流速从协议分析的角度进行建模,从平均流速模型参数分析中,获得在不同阶段对决定IP流平均流速的若干主要影响因子。然后,通过试验分析的方法,对所选取的TRACE中不同协议类型的IP流平均流速进行统计分析,检验这些因素在实际网络中,在不同流长的情况下对IP流平均流速的贡献,从而验证了本文所提出的IP流平均流速影响因子的可靠性。最后使用相关性分析的方法,讨论流速与流长之间的相关关系,并从IP流速模型的角度分析各种网络特性,协议特征和川户行为对不同流长的IP流的影响。在流到达分析方面,本文在分析现有IP流到达分布研究成果的基础上,首先对不同来源的大规模网络的IP流到达时间间隔分布和自相关性进行了探讨,验证了IP流到达时间间隔均服从 Weibull分布的规律,同时还发现随着IP流到达密度的增加,Weibull分布的参数口拗口逐渐接近于1,则Weibull分布退化为指数分布;IP流的自相关系数随着被考察IP流流长的增加逐渐减弱,流长大于100的IP流,其到达过程基本不相关。然后,本文在测量的基础上,使用Poisson丛集过程对IP流到达建模,从而获得大规模网络中IP流到达与流长之间存在以下关系:大规模网络中,IP流到达过程存在长相关关系,但流长大于某个阈值的IP流的到达过程基本可以认为是 Poisson过程,并对该阈值的取值范围进行了讨论。最后,本文使用基于离散小波的多分辨率分析方法,对来自多个网络的不同流长的IP流的到达情况进行考察,验证了本文研究所得的结论。 第二部分的研究内容是第一部分研究的具体应用,对前者的研究就有较强的依赖性。在本部分中,本文根据IP流流长呈重尾分布的特性,提出了一种计数算法——MGcBF算法,该算法能针对元素出现频率呈重尾分布的特定集合,采用分层多粒度计数多哈希的方式存储集合中元素出现频率的信息。在MGCBF算法的基础上,设计了流长统计和信息维护模型,在基本不影响测量精度和测量复杂度的情况下,大幅度地节省所需存储资源,并且模型具有良好的可扩展性。在综合IP流流长和流速分布特征和相关关系的基础上,本文提出了一种基于IP流特征的动态超时机制(DToS),针对不同流长和不同特征的IP流采用不同的而且可以动态变化的超时,在保证IP流识别的精度前提下,尽快将已经结束的流淘汰,以节省测量系统的计算和存储资源。试验结果显示,采用动态超时策略在性能上明显高于其他超时算法,而且还能应对网络中可能存在的突发情况,在极端情况下(如蠕虫爆发,和大规模的DDoS攻击出现时),保证测量系统的安全。
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