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基于聚類分析的網(wǎng)站服務(wù)異常檢測技術(shù)研究

發(fā)布時間:2024-11-03 14:23
  網(wǎng)絡(luò)測量是了解網(wǎng)絡(luò)性能、揭示網(wǎng)絡(luò)運行規(guī)律的重要手段。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)應(yīng)用的不斷涌現(xiàn),對網(wǎng)絡(luò)通信可靠性的依賴越來越強(qiáng)。然而,現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量與用戶的期望還存在著較大的差距,因而通過網(wǎng)絡(luò)測量的手段了解網(wǎng)絡(luò)運行狀況,對網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行測量與分析變得尤為重要。在已有的網(wǎng)絡(luò)測量研究中,研究者通過主動或被動測量的方式測量網(wǎng)絡(luò)相關(guān)指標(biāo),包括端到端時延、帶寬、丟包率以及拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等,然而他們很多都沒有挖掘這些服務(wù)異常參數(shù)之間的關(guān)系。本課題選取了互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)應(yīng)用中最常見的網(wǎng)站服務(wù)作為研究切入對象,旨在挖掘不同網(wǎng)站的服務(wù)在網(wǎng)絡(luò)層面異常的相關(guān)性,建立網(wǎng)站域名時延異常檢測模型。為了建立上述模型并進(jìn)行驗證,主要分為數(shù)據(jù)集的采集部分、模型的構(gòu)建與模型的實驗驗證三個部分。首先,對Alexa排行榜前100的網(wǎng)站進(jìn)行關(guān)鍵域名解析,并進(jìn)行為期一個月的網(wǎng)絡(luò)性能測量,包括時延、丟包率和拓?fù)涞。通過對網(wǎng)站域名的DNS解析,分析提取解析后的域名后綴并進(jìn)行分類,確定網(wǎng)站域名使用的具體內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。其次,基于iForest算法對網(wǎng)站服務(wù)的關(guān)鍵域名網(wǎng)絡(luò)層時延進(jìn)行異常檢測,隨后對時延異常進(jìn)行聚類分析,基于DBSCAN算法聚...

【文章頁數(shù)】:65 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于聚類分析的網(wǎng)站服務(wù)異常檢測技術(shù)研究



??用戶訪問網(wǎng)站的完成過程如圖2-1所示,用戶在瀏覽器的地址欄輸入??URL(Uniform?Resource?Locator,統(tǒng)一資源定位符)地址,瀏覽器會對本地域名服??務(wù)器提出域名解析的請求。當(dāng)本地域名服務(wù)器中存有對應(yīng)的URL映射的IP地址??時,本地域名服務(wù)器會直接給用戶....


基于聚類分析的網(wǎng)站服務(wù)異常檢測技術(shù)研究



圖3-2Alexa排行榜網(wǎng)站源代碼頁面??具體的選取過程為,首先查看Alexa網(wǎng)站排行榜頁面的網(wǎng)頁源代碼,分析我??們需要提取的內(nèi)容在網(wǎng)頁中的結(jié)構(gòu)特點。如圖3-2所示,可以得知我們需要提取??的頁面內(nèi)容位于指定的div類的a標(biāo)簽內(nèi)。Beautifulsoup框架提供了對文檔樹結(jié)?....


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發(fā)送時間、等待時間和接收時間。阻塞狀態(tài)表示瀏覽器正在等待可用連接,從網(wǎng)??絡(luò)傳輸?shù)慕嵌瓤梢詫ⅲ祝常脤?dǎo)航時間簡化為首字節(jié)響應(yīng)時間、接收時間、DOM??加載時間和網(wǎng)頁加載時間,每個時間段包含的具體時間如圖3-4所示。首字節(jié)響??應(yīng)時間也就是響應(yīng)時間中的DNS時間主要是對訪問的域名解析....



本文編號:4011410

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