导读:本文包含了流量抽样测量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:流量测量,抽样,最近最久未使用,计数型布鲁姆过滤器
流量抽样测量论文文献综述
张淋淋[1]（2015）在《网络流量测量中的抽样算法研究》一文中研究指出通过对流量的测量和运行状况的分析,网络测量为网络管理、性能提升和结构优化提供参考依据。然而,由于高速互联网技术的迅速发展和大数据时代的到来,网络中的数据呈现爆炸式增长,捕获每个报文信息或者流信息并进行存储和分析已变的不可能。将抽样技术引入流量测量中能有效的解决该瓶颈问题,并且能大大减少测量数据,因此抽样技术成为网络流量工程研究的重点内容之一。本文系统全面地总结了网络流量测量理论,分析了在当前高速网络环境中测量遇到的困难,指出抽样技术在网络测量中的重要作用。接着详细阐述了抽样技术的相关概念,讨论了随机抽样、系统抽样和分层抽样等几种基本的抽样方法,分析比较了抽样测量中哈希算法、概要数据结构等关键技术。最后,通过研究目前网络的特性,将抽样技术与结构简单、查找匹配迅速的Bloom filter(布鲁姆过滤器)相结合,提出了基于LRU_CBF的大流检测算法和基于树形布鲁姆过滤器的流抽样算法。经性能分析和仿真实验证明,本文提出的算法能够在提高测量准确性的同时,提高系统的资源利用率。具体研究内容如下:(1)本文在系统研究了标准型、计数型、拆分型等Bloom filter特点的基础上,将性能优越的计数型Bloom Filter与操作系统中经典的页面置换算法LRU(最近最久未使用)策略相结合设计出一种大流检测算法。该算法使用两层结构,LRU先将大流过滤出来,CBF进一步对大流进行判断,使“大流过滤”与“大流判断”两个过程分离开。这样可以简化数据的存储结构,降低空间复杂度,精确检测大流,提高准确性。通过仿真实验,将本文提出的基于LRU_CBF的大流检测算法与两层CBF算法进行准确性方面的对比得知,本文提出的算法具有更高的准确性和更好的资源利用率。(2)网络规模的不断扩张使得网络流量的特征变得异常复杂,单层次的数据结构不能满足网络测量的要求。本文针对目前标准BF算法在流量过大时会造成计数器溢出的缺陷,设计了一种多层次结构的树形布鲁姆过滤器。改进过滤器的每一层都是一个标准BF,将其中置1的比特位映射出叶子节点,逐层映射后形成树形的多层次过滤器。当流量较大时增加新的BF,防止BF溢出造成测量误差。将树形BF与基于报文的流抽样算法相结合,应用到实际的网络流量测量中,可以在减少测量个数的同时提高测量精度。通过仿真对该算法与基于其他Bloom filter的抽样算法进行了测量误差方面的比较,分析可知,本文提出的算法提高了抽样的准确性,降低了空间利用率。(本文来源于《曲阜师范大学》期刊2015-04-10）
刘超[2]（2014）在《高速网络中基于抽样流量的统计测量方法研究》一文中研究指出随着互联网的发展,网络安全形势变得日益严峻。我们可以通过网络测量对DDOS攻击、蠕虫传播、僵尸网络等异常网络行为进行检测。在高速网络中,因为分析每个报文和流信息需要大量的计算资源,逐个处理报文和流是不现实的。对报文和流进行抽样可以大大减少网络测量对计算资源的消耗。本文从理论和实验两个方面研究比较了基于抽样的五种测量方法,分别是独立抽样均值法、独立抽样中位数法、依赖抽样均值法、依赖抽样中位数法以及随机抽样的测量方法。研究结果为抽样和测量方法的选择提供参考依据。本文计算、分析了上述测量方法估计量的期望和方差。根据期望可知它们都是整体的无偏估计量,根据方差可知依赖抽样的均值法和随机抽样法的估计量最有效。本文采用蒙特卡洛方法模拟仿真了抽样过程,分别得到了五种测量方法的估计结果。通过估计结果,本文得出依赖抽样均值法和随机抽样法最有效的结论。本文还把五种测量方法应用到检测长流和超点中。基于真实的网络trace,对原始流量进行抽样,根据抽样信息,本文分别用五种测量方法估计流长度和主机宽度。通过比较检测长流和超点的结果的准确性可知,依赖抽样均值法和随机抽样方法测量的结果更准确。最后本文提出一种方法,通过提高独立抽样的抽样概率,使得独立抽样均值法和依赖抽样均值法、随机抽样法的测量结果相当。独立抽样适合应用在分布式环境,依赖抽样和随机抽样可以保证抽样信息不重复。(本文来源于《大连海事大学》期刊2014-12-01）
王铌[3]（2012）在《基于抽样和哈希技术的网络流量测量算法研究》一文中研究指出互联网是由上亿台计算机互联成的全球性网络，随着网络技术的日新月异,网络的性能也不断提高,用户和网络应用逐渐增多，网络流量变得越来越大，网络行为也变得越来越复杂。掌握互联网的行为是网络规划、网络管理和网络安全、新网络协议和网络应用设计等诸多研究工作的重要前提。网络流量测量是理解网络行为最有效的途径，是对互联网进行控制的基础和前奏，也是对现有互联网进行重新设计和升级换代的依据。由于高速网络的快速发展与流数量的巨大，使得实时在线的流测量变得比较困难。因此各种流测量技术、流测量算法成为研究热点。本文首先简单综述了基于抽样技术的流测量算法研究现状，并在此基础上，尝试了一种改进的分层抽样技术。通过对关键参数的重新配置和理论分析，改变以往的简单分层策略，同时使用简单线性估计，利用Φ偏差检验方法，探讨改进的分层抽样与原来的各种抽样技术在测量报文长度分布方面准确性性能比较。随后，本文对基于哈希技术的流测量算法研究现状进行简单分析，并根据TCP流的特性，实验了一种新的报文过滤技术CTBF(Counting Time-out Bloom Filter)技术，用于统计TCP流长度分布。通过对不同特性的流采用不同的处理方式，增加网络测量性能，提高测量系统的资源利用率。最后，本文考虑抽样技术和哈希技术的优缺点，探讨使用两者相结合的测量方法。并根据网络上的流统计呈现很强的重尾分布的特性，得到使用面向流的周期抽样和CBF技术相结合的方法即FS-CBF（Flow Sample-Counting Bloom Filter）方法实现长流识别。(本文来源于《吉林大学》期刊2012-06-01）
李志敏,赵治国,朱安新,李玉林[4]（2011）在《校园网流量抽样测量系统设计与实现》一文中研究指出随着高速网络技术的发展,大多数高校引入了千兆网,校园网络日益规模化和复杂化,使得实时在线的流量测量变得比较困难,基于抽样的流量测量方法作为一种可扩展的测量技术已成为人们经常采用的一种有效的流量测量技术。本文采用"弱化的贪心算法"确定各网段的最佳测点,并采用IP掩码匹配的分布式抽样测量技术将各测量点同步采集的流量经抽样后存储到服务器的不同储存区域,然后根据测量目标对各网段采集的流量进行汇聚、分析和统计。从节约成本出发,本文引入了双机协作抽样技术进行测量,此双测量主机系统充当了服务器、测量器和分析器角色,整个测量无需专用测量器和服务器,可以基本取代市场专用的流控测量设备,能实现对整个校园网流量的掌控。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2011年11期）
李雪梅,王洪源[5]（2011）在《网络流量抽样测量技术综述》一文中研究指出随着高速网络技术的发展,使得实时在线的流测量非常困难,基于抽样的流量测量方法作为一种可扩展的技术已经成为人们经常采用的一种有效的流测量技术。本文简要介绍了抽样测量的基本理论,对当前抽样测量技术的研究现状进行了综述,并对该技术的可能发展趋势做了简要的探讨。(本文来源于《科技信息》期刊2011年09期）
潘乔,罗辛,王高丽,裴昌幸[6]（2010）在《基于FARIMA模型的流量抽样测量方法》一文中研究指出目前的流量抽样测量方法主要基于传统的数学理论,并没有考虑到实际网络流量的特征,基于此,提出基于FARIMA流量预测的抽样方法,根据流量预测值动态调整抽样率,既减轻了CPU的负载,又节省了存储空间。通过对比实际使用中的流量抽样测量方法取得的数据报文样本均值和Hurst参数,表明该方法能够正确体现原始数据的流量行为统计特征。(本文来源于《计算机工程》期刊2010年15期）
林明方[7]（2010）在《高速网络流量测量中抽样技术的研究》一文中研究指出由于高速网络技术的发展,直接对网络流量进行全分组测量相当困难,为了解决这一问题,流量抽样测量研究已经成为高速网络环境下进行流量测量的一个热点。在对目前的抽样测量技术研究的基础上,指出在流量抽样测量方面需要改进和进一步研究的问题。(本文来源于《硅谷》期刊2010年10期）
潘乔,裴昌幸[8]（2009）在《基于信息熵理论的高速IPv6网络流量抽样测量方法》一文中研究指出基于信息熵的理论提出了一种大规模、高速IPv6网络流量抽样测量方法,对实际IPv6网络流量数据进行了统计分析,比较了IPv6数据报文头的各个字段比特位的随机性,选择出随机性好的字段作为抽样的匹配字段输入,满足了抽样样本的随机性要求。通过软件编程实现了该抽样测量方法,并抽样采集了实际IPv6网络流量,实验数据表明其结果具有良好的均匀性,且总体和样本的数据报文大小的分布函数曲线吻合。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2009年05期）
潘乔,裴昌幸[9]（2008）在《一种新的可变采样率的网络流量抽样测量方法》一文中研究指出随机报文抽样方法是目前常用的流量抽样测量方法,但是它倾向于采集长流,影响了异常检测的正确性.提出了一种新的基于IP流可变采样率的网络流量抽样测量方法,将到达的数据报文按照流标识分类,并以每一个报文在所属流中的位置和流的大小为参数设置可变采样率进行抽样测量.实验表明,该方法提高了短流中报文的采样率,减少了随机报文抽样方法对异常检测的影响,检测结果能正确地反映原始数据的异常情况.(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2008年06期）
李晟,刘嘉[10]（2008）在《网络流量测量的自适应抽样方法研究》一文中研究指出由于高速网络技术的发展,直接对网络流量进行全分组测量相当困难,为了解决这一问题,流量抽样测量研究已经成为高速网络环境下进行流量测量的一个热点。在对目前的抽样测量技术研究的基础上,分析了一种自适应抽样测量技术。结果表明:该方法能充分利用现有资源提高抽样测量的准确性,为研究其他的自适应抽样方法提供一定的参考。(本文来源于《苏州科技学院学报(自然科学版)》期刊2008年01期）
流量抽样测量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着互联网的发展,网络安全形势变得日益严峻。我们可以通过网络测量对DDOS攻击、蠕虫传播、僵尸网络等异常网络行为进行检测。在高速网络中,因为分析每个报文和流信息需要大量的计算资源,逐个处理报文和流是不现实的。对报文和流进行抽样可以大大减少网络测量对计算资源的消耗。本文从理论和实验两个方面研究比较了基于抽样的五种测量方法,分别是独立抽样均值法、独立抽样中位数法、依赖抽样均值法、依赖抽样中位数法以及随机抽样的测量方法。研究结果为抽样和测量方法的选择提供参考依据。本文计算、分析了上述测量方法估计量的期望和方差。根据期望可知它们都是整体的无偏估计量,根据方差可知依赖抽样的均值法和随机抽样法的估计量最有效。本文采用蒙特卡洛方法模拟仿真了抽样过程,分别得到了五种测量方法的估计结果。通过估计结果,本文得出依赖抽样均值法和随机抽样法最有效的结论。本文还把五种测量方法应用到检测长流和超点中。基于真实的网络trace,对原始流量进行抽样,根据抽样信息,本文分别用五种测量方法估计流长度和主机宽度。通过比较检测长流和超点的结果的准确性可知,依赖抽样均值法和随机抽样方法测量的结果更准确。最后本文提出一种方法,通过提高独立抽样的抽样概率,使得独立抽样均值法和依赖抽样均值法、随机抽样法的测量结果相当。独立抽样适合应用在分布式环境,依赖抽样和随机抽样可以保证抽样信息不重复。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
流量抽样测量论文参考文献
[1].张淋淋.网络流量测量中的抽样算法研究[D].曲阜师范大学.2015
[2].刘超.高速网络中基于抽样流量的统计测量方法研究[D].大连海事大学.2014
[3].王铌.基于抽样和哈希技术的网络流量测量算法研究[D].吉林大学.2012
[4].李志敏,赵治国,朱安新,李玉林.校园网流量抽样测量系统设计与实现[J].网络安全技术与应用.2011
[5].李雪梅,王洪源.网络流量抽样测量技术综述[J].科技信息.2011
[6].潘乔,罗辛,王高丽,裴昌幸.基于FARIMA模型的流量抽样测量方法[J].计算机工程.2010
[7].林明方.高速网络流量测量中抽样技术的研究[J].硅谷.2010
[8].潘乔,裴昌幸.基于信息熵理论的高速IPv6网络流量抽样测量方法[J].吉林大学学报(工学版).2009
[9].潘乔,裴昌幸.一种新的可变采样率的网络流量抽样测量方法[J].西安电子科技大学学报.2008
[10].李晟,刘嘉.网络流量测量的自适应抽样方法研究[J].苏州科技学院学报(自然科学版).2008