Abstract--Identifiera avvikelser snabbt och exakt är avgörande för en effektiv drift av stora datornätverk. Exakt karakterisera viktiga klasser av avvikelser underlättar i hög grad deras identifiering, men de subtiliteter och komplexiteter av avvikande trafik kan lätt förbrylla denna process. I det här dokumentet rapporterar vi resultat av signalanalys av fyra klasser av avvikelser i nätverkstrafiken: avbrott, flashpubliker, attacker och mätfel. Data för denna studie består av IP-flöde och SNMP-mätningar som samlats in under en sexmånadersperiod vid gränsroutraren vid ett stort universitet. Våra resultat visar att wavelet filter är ganska effektiva på att avslöja detaljerna i både omgivande och avvikande trafik. Specifikt visar vi att ett pseudo-spline filter avpassat på specifika aggregeringsnivåer kommer att avslöja distinkta egenskaper för varje klass av anomali. Vi visar att ett effektivt sätt att exponera anomalier är att upptäcka en kraftig ökning av den lokala variansen av filtrerade data. Vi utvärderar trafik anomalisignaler vid olika punkter inom ett nätverk baserat på topologiskt avstånd från anomalikällan eller destinationen. Vi visar att anomalier kan exponeras effektivt även när de aggregeras med en stor mängd extra trafik. Vi jämför också skillnaden mellan samma trafikanomalisignaler som i SNMP- och IP-flödesdata, och visar att de mer grovkorniga SNMP-data också kan användas för att effektivt exponera anomalier.
I REF använde författarna wavelet filter för att upptäcka avvikelser i nätverkstrafik inklusive avbrott, flash publik, attacker och mätningar misslyckanden.
A signal analysis of network traffic anomalies
{'venue': "IMW '02", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}