【摘 要】
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内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)在日益完善的网络基础设施与日渐增长的网民规模的演变过程中起着越来越重要的作用。CDN依靠大规模分布式基础设施的部署,将流量
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内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)在日益完善的网络基础设施与日渐增长的网民规模的演变过程中起着越来越重要的作用。CDN依靠大规模分布式基础设施的部署,将流量的应用程序和热点内容尽可能靠近用户,以提高用户的体验质量(QoE)。然而CDN在面向用户服务时,总会因节点意外中断、热点话题的访问爆炸性增长、不法分子的恶意入侵等事件而导致网络拥塞、服务器异常甚至大面积网络瘫痪。因此CDN应具备快速准确检测网络流量异常的能力,这对于保障网络正常运行具有重要意义。基于此背景,本文对CDN流量异常检测问题进行了研究,能够有效地检测到CDN流量中出现的异常。本文的研究工作主要如下:1、提出一种针对CDN流量数据特性的时间序列表示模型,在对CDN流量按节点进行归类和初步预处理的基础之上,改进PAA方法的聚合方式,根据可变的时间窗口对数据进行聚合,缩小数据规模,为后续时间序列异常检测系统模型提供数据来源,降低了异常检测模型的运算压力。2、提出一种基于改进分层时间记忆网络的时间序列异常检测模型,针对CDN流量的特性改进分层时间记忆网络编码器,实现流量数据的灵活编码,并将编码数据输送至空间池与序列存储器中实现数据的高度稀疏表示与高阶序列的学习,完成CDN流量异常的检测。同时提出异常可能性计算方式,降低模型误报率以提高模型检测的准确性。3、基于上述研究,结合ELK+Filebeat日志分析体系,设计并实现CDN流量异常检测系统,分模块介绍与展示各个模块的设计与实现过程,采用DDoS攻击系统节点的方式模拟CDN中出现的流量异常进行测试,结果表明基于时间序列分析的CDN流量异常检测系统能够有效地检测CDN中出现的流量异常。
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