窦磊 刘杰

【摘要】受通信网络自身动态演化过程影响，极容易发生配置错误和蠕虫爆发等异常现象，研究大规模通信网络中异常流量的检测方法。基于时间序列估算流量熵值、构建异常流量分解模型完成检测，完成大规模通信网络中异常流量检测方法设计。在网络通信中采用本文方法进行网络流量数据检测，该方法的误检率可以控制在10次以内，可以较大程度的提高通信网络的运行效率，具有实际应用效果。

【关键词】大规模通信網络;异常流量;检测方法;流量熵值;

中图分类号：TP393.06文献标识码：A

引言

当前社会信息化发展迅速，人们的日常工作和生活越来越离不开互联网。但高强度的网络通信架构下，其产生和采集到的网络流量会随之发生变化。异常流量的检测是现有网络管理中的重要组成部分，对网络的稳健运行起着十分重要的作用，也是现代网络信息发展中较为关键的技术之一。从原有的简单算法到多种算法的集成应用，西方发达国家已经完成了网络路由和性能异常检测的标准化研究，国内在此阶段处于预测的起步阶段，需要克服的难点仍有许多。本文基于此研究大规模通信网络中异常流量检测方法，为提高网络的运行管理提供理论依据。

1大规模通信网络中异常流量检测方法

1.1基于时间序列估算流量熵值

熵的概念出自信息论，可以通过系统参数的分布变化情况进行横向度量，在无法进行长时间随机检测中完成信息描述，基于此对通信网络中的流量进行流量熵值 估算[1]。……