Модифікація методики вейвлет-аналізу для виявлення аномалій у трафіку комп’ютерної мережі

Abstract

Актуальність проблеми. Надійна передача даних у мережі повинна базуватись на використанні адекватних методів виявлення аномалій мережевого трафіку. Кількісний аналіз мережі на основі використання статистичного підходу базується на аналізі масивів даних у вигляді динамічних рядів. Для ефективного використання методів вейвлет-аналізу необхідне удосконалення методичного забезпечення аналізу трафіку комп’ютерної мережі.

Постановка проблеми. Методи вейвлет-аналізу є перспективними для виявлення аномальної поведінки мережевого трафіку, так як вони базуються на декомпозиції трафіку як динамічного ряду. При цьому існують проблеми вибору відповідних масштабуючих вейвлет-функцій, способів визначення коефіцієнтів деталізації, їх трактовки та перевірки гіпотез про аномальність поведінки трафіку.

Аналіз останніх дослідженьі публікацій. Роботи, присвячені статистичним методам та технологіям аналізу та виявлення аномалій включають в себе алгоритми оцінки аномальності трафіку за такими показниками як: помилки першого роду, помилки другого роду, кількість правильно виявлених аномалій.

Виділення не вирішених раніше частин загальної проблеми. Використання алгоритмів вейвлет-аналізу повязане з їх складністю та ресурсоємністю, труднощами виявлення помилок другого роду. Крім того, є питання вибору максимально адекватної масштабуючої функції та необхідність трактовки апроксимуючих та деталізуючих коефіцієнтів, які утворюють окрему статистичну вибірку.

Мета дослідження. In this paper, classification of mobile applications was presented alongside with technologies, which can be used for development of mobile applications. Метою є використання ряду Фурьє в якості масштабуючої функції при вейвлет-аналізі трафіку; побудова ідеалізованого профілю мережі та оцінка аномальності поведінки трафіку; аналіз коефіцієнтів деталізації як окремої статистичної вибірки.

Виклад основного матеріалу. Проведений аналіз трафіку з використанням, як масштабуючої, функції Фурьє дав змогу отримати в явному вигляді амплітуди та початкові фази гармонічних компонент. Це дало можливість проводити порівняння «ідеального профілю» трафіку з реальним. Попередні висновки про наявність аномалії проводяться за зонами, в яких спостерігається перевищення змодельованого трафіку над реальним. Різка зміна абсолютного значення деталізуючи коефіцієнтів у аналізованих вікнах трафіку також може трактуватися як аномалія трафіку.

Висновки. Пропонована модифікація методики вейвлет-аналізу дає значне скорочення ресурсоємності аналізу трафіку мережі. Використання ряду Фурьє дає змогу виявляти тренди та циклічні складові в трафіку, виявляти зони аномальності. Отримані апроксимуючі та деталізуючі коефіцієнти, можуть бути використані в якості характеристик аномальності трафіку при аналізі їх зміни.