【導讀】中扮演著越來越重要的角色。與此同時，各種網(wǎng)絡(luò)安全事件層出不窮，嚴重威脅。著互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和發(fā)展。以安全為目的的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控，在維護網(wǎng)絡(luò)正常高效運行、保障關(guān)鍵設(shè)施和信息系統(tǒng)安全等方面，具有越來越重要的作用。提供進一步支持，成為網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的一個重大挑戰(zhàn)。處理技術(shù)進行了研究。主要貢獻為：1、針對分布式連續(xù)極值查詢，研究了計。首先提出了一種數(shù)據(jù)裁剪策略，僅需保存部分。理論分析和實驗結(jié)果表明，當數(shù)據(jù)規(guī)模較大時，裁剪策略可以。高效；只有當局部約束被打破時，才需要通信并進行參數(shù)調(diào)整以重建約束。能夠有效降低約70％的通信開銷?？紤]網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控場景與先進先出滑動窗口單數(shù)據(jù)流場景存在很。大差異，原有數(shù)據(jù)流上的連續(xù)Skyline計算方法不再適用。針對這一情況，首先。由于沒有對數(shù)據(jù)流特性進行假設(shè)限制，因此BCSC和GICSC算法具有更。構(gòu)，改進了現(xiàn)有的預測模型并與之進行了比較。

　　

【正文】 考慮，比對每個查詢分別單獨處理更加高效。理論分析和實驗結(jié)果表明，當數(shù)據(jù)規(guī)模較大時，裁剪策略可以丟棄約99％的數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)滿足獨立均勻分布，實際需要保存的關(guān)鍵點個數(shù)僅為O(logN)；與傳輸所有數(shù)據(jù)的方法相比， DTA 方法僅需不到 10％的通信量； MCEOP方法也比目前已有的基于資源共享技 術(shù)的通用方法更加高效。 針對分布式閾值監(jiān)控，研究了低通信開銷的處理方法 CEM。該方法充分利用被監(jiān)控對象間的相對關(guān)系，把多個對象作為整體進行統(tǒng)一處理，將多個對象的持續(xù)監(jiān)控變?yōu)閷σ粋€代表對象的監(jiān)控和對局部約束條件的維護操作，比分別單獨監(jiān)控每個對象更加高效；只有當局部約束被打破時，才需要通信并進行參數(shù)調(diào)整以重建約束。理論分析和真實數(shù)據(jù)集上的實驗表明，與將對象分別獨立監(jiān)控的方法相比， CEM 方法能夠有效降低約 70％的通信開銷。 對網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控環(huán)境下的 Skyline 查詢進行了研究?？紤]網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控場景與 先進先出滑動窗口單數(shù)據(jù)流場景存在很大差異，原有數(shù)據(jù)流上的連續(xù) Skyline 計算方法不再適用。針對這一情況，首先概括出了按任意順序隨機增刪的多數(shù)據(jù)流場景下的 Skyline 計算問題，然后提出了兩個解決算法：基本算法 BCSC 和基于網(wǎng)格索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的算法 GICSC。前者是在已有算法基礎(chǔ)上的適應(yīng)性改造，而后者采用了新穎的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及高效的初始化和動態(tài)維護方法，在保證結(jié)果正確性的前提下僅需對部分數(shù)據(jù)進行處理，因此具有更高的效率。根據(jù)數(shù)據(jù)分布和維度的不同， GICSC 每秒能夠處理 103～ 105個數(shù)據(jù)。由于沒有對數(shù)據(jù)流特性進 行假設(shè)限制，因此 BCSC 和 GICSC 算法具有更廣泛的適應(yīng)性，能夠滿足網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控中隨機增刪的多流場景。 對基于預測模型的通用降低通信開銷方法進行了進一步研究。描述了該方法的詳細體系結(jié)構(gòu)，改進了現(xiàn)有的預測模型并與之進行了比較。理論分析和真實數(shù)據(jù)集上的實驗證明了改進后的模型在預測準確率、降低通信開銷等方面的優(yōu)勢。 基于上述關(guān)鍵技術(shù)的研究探索，設(shè)計并實現(xiàn)了一個網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控數(shù)據(jù)流處理引擎StarAnalysis+的系統(tǒng)原型，并討論了其在 “ 北京奧運網(wǎng)安全態(tài)勢分析與展示系統(tǒng) ” 中的驗證性應(yīng)用等問題。 綜上所述，本文的工作針對網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控應(yīng)用中亟待解決的數(shù)據(jù)處理問題，就幾個重要的基礎(chǔ)操作進行了計算、存儲、通信高效的關(guān)鍵算法突破研究，同時提出了基于預測模型的通用降低通信開銷框架，對于促進大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控數(shù)據(jù)處理的理論研究和實用化具有一定的理論意義和應(yīng)用價值。 隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的日益廣泛，互聯(lián)網(wǎng)在人們的生活中扮演著越來越重要的角色。與此同時，各種網(wǎng)絡(luò)安全事件層出不窮，嚴重威脅著互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和發(fā)展。以安全為目的的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控，在維護網(wǎng)絡(luò)正常高效運行、保障關(guān)鍵設(shè)施和信息系統(tǒng)安全等方面，具有越來越重 要的作用。如何對分布、海量的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控數(shù)據(jù)實施有效的網(wǎng)絡(luò)傳輸和高效的在線分析，進而為各種應(yīng)用提供進一步支持，成為網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的一個重大挑戰(zhàn)。 本文以網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控為背景，針對網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控應(yīng)用特點和當前監(jiān)控數(shù)據(jù)處理存在的挑戰(zhàn)性問題，從數(shù)據(jù)流處理角度，對分布式網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控數(shù)據(jù)處理中幾個關(guān)鍵問題的高效處理技術(shù)進行了研究。主要貢獻為： 針對分布式連續(xù)極值查詢，研究了計算、存儲、通信高效的處理方法。首先提出了一種數(shù)據(jù)裁剪策略，僅需保存部分關(guān)鍵點便可滿足查詢需要；遠程節(jié)點采用延遲傳輸算法 DTA，在保證 結(jié)果正確性的前提下盡量延遲數(shù)據(jù)傳遞并依據(jù)裁剪策略對局部數(shù)據(jù)流進行過濾，達到降低網(wǎng)絡(luò)通信量的目的；集中式節(jié)點采用多極值查詢處理算法 MCEQP，充分利用系統(tǒng)中多個查詢間可共享的資源，將多個查詢作為整體進行考慮，比對每個查詢分別單獨處理更加高效。理論分析和實驗結(jié)果表明，當數(shù)據(jù)規(guī)模較大時，裁剪策略可以丟棄約99％的數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)滿足獨立均勻分布，實際需要保存的關(guān)鍵點個數(shù)僅為O(logN)；與傳輸所有數(shù)據(jù)的方法相比， DTA 方法僅需不到 10％的通信量； MCEOP方法也比目前已有的基于資源共享技術(shù)的通用方法更加高效。 針對分布式閾值監(jiān)控，研究了低通信開銷的處理方法 CEM。該方法充分利用被監(jiān)控對象間的相對關(guān)系，把多個對象作為整體進行統(tǒng)一處理，將多個對象的持續(xù)監(jiān)控變?yōu)閷σ粋€代表對象的監(jiān)控和對局部約束條件的維護操作，比分別單獨監(jiān)控每個對象更加高效；只有當局部約束被打破時，才需要通信并進行參數(shù)調(diào)整以重建約束。理論分析和真實數(shù)據(jù)集上的實驗表明，與將對象分別獨立監(jiān)控的方法相比， CEM 方法能夠有效降低約 70％的通信開銷。 對網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控環(huán)境下的 Skyline 查詢進行了研究。考慮網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控場景與先進先出滑動窗口單數(shù)據(jù)流場景 存在很大差異，原有數(shù)據(jù)流上的連續(xù) Skyline 計算方法不再適用。針對這一情況，首先概括出了按任意順序隨機增刪的多數(shù)據(jù)流場景下的 Skyline 計算問題，然后提出了兩個解決算法：基本算法 BCSC 和基于網(wǎng)格索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的算法 GICSC。前者是在已有算法基礎(chǔ)上的適應(yīng)性改造，而后者采用了新穎的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及高效的初始化和動態(tài)維護方法，在保證結(jié)果正確性的前提下僅需對部分數(shù)據(jù)進行處理，因此具有更高的效率。根據(jù)數(shù)據(jù)分布和維度的不同， GICSC 每秒能夠處理 103～ 105個數(shù)據(jù)。由于沒有對數(shù)據(jù)流特性進行假設(shè)限制，因此 BCSC 和 GICSC 算法具有更廣泛的適應(yīng)性，能夠滿足網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控中隨機增刪的多流場景。 對基于預測模型的通用降低通信開銷方法進行了進一步研究。描述了該方法的詳細體系結(jié)構(gòu)，改進了現(xiàn)有的預測模型并與之進行了比較。理論分析和真實數(shù)據(jù)集上的實驗證明了改進后的模型在預測準確率、降低通信開銷等方面的優(yōu)勢。 基于上述關(guān)鍵技術(shù)的研究探索，設(shè)計并實現(xiàn)了一個網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控數(shù)據(jù)流處理引擎StarAnalysis+的系統(tǒng)原型，并討論了其在 “ 北京奧運網(wǎng)安全態(tài)勢分析與展示系統(tǒng) ” 中的驗證性應(yīng)用等問題。 綜上所述，本文的工作針對網(wǎng)絡(luò) 安全監(jiān)控應(yīng)用中亟待解決的數(shù)據(jù)處理問題，就幾個重要的基礎(chǔ)操作進行了計算、存儲、通信高效的關(guān)鍵算法突破研究，同時提出了基于預測模型的通用降低通信開銷框架，對于促進大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控數(shù)據(jù)處理的理論研究和實用化具有一定的理論意義和應(yīng)用價值。 《《《特別提醒》》》：正文內(nèi)容由 PDF文件轉(zhuǎn)碼生成，如您電腦未有相應(yīng)轉(zhuǎn)換碼，則無法顯示正文內(nèi)容，請您下載相應(yīng)軟件，下載地址為 。如還不能顯示，可以聯(lián)系我 q q 1627550258 ，提供原格式文檔。 垐垯櫃 換燙梯葺銠 ? endstream endobj 2 x滌 ?`U 39。閩 AZ箾 FTP 鈦 X飼 ?狛 ]P ?燚\? 琯嫼 b?袍 *﹁甒 ?]颙嫯 39。??4)=r宵 ?i?]j彺帖 B3锝檡骹 笪 yLrQ?0鯖 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l 壛枒 l壛枒 l 壛枒 l壛枒 l 壛枒 l壛枒 l 壛枒 l壛枒 l 壛 渓 ?@擗?? € 綫 G劌 K 芿 ${` ? ? ~??Wa 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 皗 E|?pDb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳$[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb癳 $[Fb 癳 $[F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵 秾腵薍秾腵 % ?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍 G??螪 t俐 猻覎 ? 烰 :X=[勢 } ) [趯飥 ?媂 ^s 劂/ x?矓 w豒庘 q?唙 ?鄰爖媧 \ㄤ A|Q 趗擓 蒚 ?緱 ^ ~鱔嗷 P?笄 nf( 鱂匧 叺 9 就菹 $