基于IPv6的大规模网络异常流量检测系统设计

来源：计算机工程杂志2018年第10期北京时间：

作者：王劲松,李军燕,张洪玮

单位：1.天津理工大学 计算机科学与工程学院,天津 300384; 2.天津市智能计算及软件新技术重点实验室,天津 300384; 3.计算机病毒防治技术国家工程实验室,天津 300457

摘要：随着IPv4地址濒临枯竭,国内网络由IPv4已逐渐转向IPv6,使得基于IPv6的大规模网络流量急剧扩大,IPv6网络面临的安全风险与攻击威胁成为网络发展亟待解决的问题。为此,在实际IPv6网络环境中,通过实时获取各处理大规模网络中的IPv6流量,进行流量分类与异常流量常规检测,提出基于滑动时间窗的k_means网络异常检测算法。设计基于IPv6协议的网络异常流量检测系统,分析系统性能并进行测试。实验结果表明,该算法能够有效检测出网络中的异常流量,并为基于IPv6网络流量的后续研究与异常检测工作提供良好的实验平台。

关键词：IPv6协议,大数据,K-means算法,滑动时间窗,异常流量检测

基金资助：国家自然科学基金(61272450);天津市大学生创新创业项目(201610060032);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20150410)。