基于采樣算法和自動聚類算法的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測模型.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)的直觀性以及處理速度的實時性是人們關(guān)心的主要問題，NetFlow技術(shù)的提出使得基于“流”的網(wǎng)管系統(tǒng)的實施更加便利。隨著一系列知名廠商對NetFlow技術(shù)的支持，如何運用NetFlow采集的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡(luò)流量、發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常使用，成為網(wǎng)絡(luò)管理的一個新方向。 本文詳盡介紹了均勻采樣、系統(tǒng)采樣、自適應(yīng)隨機采樣、時間分層分組采樣以及閾值采樣等采樣算法，深刻分析了基于自動推理模型的流簇聚類算法的原理和實現(xiàn)方式，包括一維和多維聚

2、類，此方法能自動把網(wǎng)絡(luò)流歸類成最小的簇（Cluster），即能動態(tài)地產(chǎn)生與應(yīng)用相匹配的流簇。例如，它能揭示百分之幾的傳輸是使用TCP協(xié)議來連接某一客戶機和一組特定的服務(wù)器的，而不是匯報500個小的信息流或者到達80端口的TCP傳輸數(shù)量，或者排名前十的主機。我們還分析和修改了開源工具SoftFlowd、Fprobe、Flowd，并且把它們應(yīng)用于試驗環(huán)境的搭建。最后，我們將采樣算法和自動聚類算法進行結(jié)合，提出了基于采樣算法和自動聚類算法的網(wǎng)

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