摘要：针对基于概率抽样的网络流量异常检测数据集构造过程中无法同时兼顾大、小流抽样需求及未区分flash crowd与流量攻击等问题,该文提出一种面向流量异常检测的概率流抽样方法。在对数据流按目的、源IP地址进行分类的基础上,将每类数据流抽样率定义为其目的、源IP地址抽样率的最大值,并在抽样过程中对数据流抽样数目向上取整,保证每类数据流至少被抽样一次,使抽样得到的数据集可有效反映原始流量在大、小流和源、目的IP地址方面的分布性。采用源IP地址熵刻画异常流源IP地址分散度,并基于源IP地址熵阈值设计攻击流抽样算法,降低由flash crowd引起的非攻击异常流抽样概率。仿真结果表明,该方法能同时满足大、小流抽样需求,具有较强的异常流抽样能力,可抽样到所有与异常流相关的可疑源、目的IP地址,并能在抽样过程中过滤非攻击异常流。

关键词：网络流量 异常检测 流抽样 概率抽样 

单位：信息工程大学; 郑州450001; 河南省信息安全重点实验室; 郑州450001