黃琳凱

【摘要】 早期，有人就提議了一個(gè)可以避免因?yàn)槿硕鄬?dǎo)致流量受到干擾的方法，就是實(shí)時(shí)監(jiān)控，并對(duì)流量進(jìn)行分類(lèi)的方法，這種方法在最早的時(shí)候才用的是DPI技術(shù)進(jìn)行對(duì)信息流的分類(lèi)，這為以后的聚類(lèi)算法起到了奠基的作用，通過(guò)對(duì)OPTICS聚類(lèi)算法思想的應(yīng)用，使用數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)對(duì)流量進(jìn)行稠密程度劃分，以此來(lái)完善信息的聚類(lèi)，并有針對(duì)性的對(duì)各個(gè)用戶提供相應(yīng)的服務(wù)。

【關(guān)鍵詞】 OPTICS 聚類(lèi)算法 網(wǎng)絡(luò)流量

引言：隨著科技的逐漸發(fā)展，越來(lái)越多的人們開(kāi)始走向互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，隨之而來(lái)的是網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的繁多。為了能提高網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)的速度，更多的研究與如何構(gòu)建客戶關(guān)心的服務(wù)為起點(diǎn)的新型的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架。不一樣的業(yè)務(wù)內(nèi)容，需要不同的服務(wù)水平，而網(wǎng)絡(luò)流量是對(duì)客戶的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行記錄和報(bào)告的重要的一項(xiàng)東西。進(jìn)行流量分類(lèi)的研究，可以讓網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)業(yè)務(wù)內(nèi)容有不一樣的服務(wù)內(nèi)容，這樣可以使網(wǎng)絡(luò)或者某些系統(tǒng)進(jìn)行快速的業(yè)務(wù)布置，以此提高網(wǎng)絡(luò)的承受能力，同時(shí)改變網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量。

一、OPTICS算法

本文首先將域數(shù)據(jù)流特點(diǎn)有關(guān)系的信息相結(jié)合，然后在對(duì)其采取方案，但是各個(gè)網(wǎng)絡(luò)流的內(nèi)容不同，那么在對(duì)其進(jìn)行分析的時(shí)候要將數(shù)據(jù)包的特征進(jìn)行檢測(cè)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)不同的數(shù)據(jù)包流量。根據(jù)上述的一些特點(diǎn)，在對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行抽選的時(shí)候，選擇深度的檢測(cè)進(jìn)行識(shí)別。根據(jù)圖1所示，要想獲得更多的特點(diǎn)向量，就要使用OPTICS算法進(jìn)行聚類(lèi)，然后對(duì)無(wú)法識(shí)別的數(shù)據(jù)更具聚類(lèi)算法將其分類(lèi)到相應(yīng)的業(yè)務(wù)當(dāng)中。

二、改進(jìn)的OPTICS算法

1、改進(jìn)算法思想。OPTICS聚類(lèi)算法不是根據(jù)參數(shù)值進(jìn)行運(yùn)算，而是對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象的順序進(jìn)行排列，在每一個(gè)業(yè)務(wù)當(dāng)中，數(shù)據(jù)都根據(jù)核心距離和可達(dá)距離進(jìn)行排列，在依據(jù)其數(shù)據(jù)點(diǎn)的稠密度進(jìn)行聚類(lèi)，這樣可以完成自動(dòng)與互動(dòng)的聚類(lèi)解析。這種算法的對(duì)象是隨機(jī)篩選的，以他為起點(diǎn)，朝著最密集的地方發(fā)展，最后將所有的數(shù)據(jù)排列整齊。以O(shè)PTICS算法收藏對(duì)象的核心距離以及可達(dá)距離，隨機(jī)聚類(lèi)，然后根據(jù)這些的參數(shù)金額Min P ts不敏感進(jìn)行收集。在這種策略的奠基上，對(duì)對(duì)流量特點(diǎn)進(jìn)行算法的調(diào)整，由此形成了OPTICS聚類(lèi)算法。根據(jù)第一個(gè)數(shù)據(jù)流為基礎(chǔ)，計(jì)算一他未開(kāi)始向后的所有數(shù)據(jù)流與第一個(gè)特征向量的可達(dá)距離，并確定數(shù)據(jù)點(diǎn)的方位；同時(shí)記錄距離基礎(chǔ)點(diǎn)的每個(gè)數(shù)據(jù)位置，經(jīng)過(guò)這些計(jì)算之后，將相同距離的數(shù)據(jù)流放到一起，在將其他的有落差的放在一起。

2、算法步驟。提取完信息流之后，根據(jù)其產(chǎn)生的向量，類(lèi)似一個(gè)空間的數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過(guò)它對(duì)OPTICS進(jìn)行改進(jìn)，如圖2所示。1.將向量作為開(kāi)始，和核心。2.計(jì)算新的數(shù)據(jù)流的流向特征向量和基本點(diǎn)的向量之間的可達(dá)到距離，運(yùn)用公式對(duì)其僅從確定距離的遠(yuǎn)近，設(shè)流量數(shù)據(jù)點(diǎn)Q的方向，是據(jù)點(diǎn)根據(jù)原始點(diǎn)的距離遠(yuǎn)近進(jìn)行從低到高的排列順序，并用公式對(duì)其進(jìn)行向量距離的記錄；3.同時(shí)運(yùn)用數(shù)組CUN{N11，N12...}，N11表示激勵(lì)原始點(diǎn)的最近的激勵(lì)的特向向量的數(shù)量，N12是代表原始點(diǎn)的近距離的特征向量的數(shù)量；4.參考最開(kāi)始的原始點(diǎn)數(shù)的DPI的聚類(lèi)個(gè)數(shù)，對(duì)CUN{N11，N12...}進(jìn)行分析，并確認(rèn)和記錄他的臨界點(diǎn)。5.分別計(jì)算臨界點(diǎn)和相鄰的兩種相差的數(shù)，然后在進(jìn)行分析，對(duì)于邊緣點(diǎn)的類(lèi)似程度的大小進(jìn)行分類(lèi)，以此來(lái)完成聚類(lèi)。選擇每個(gè)聚類(lèi)的中心數(shù)據(jù)點(diǎn)，并在該點(diǎn)上的最小數(shù)放到這個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)上，到達(dá)完整的覆蓋。

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了證明這回總算發(fā)的實(shí)用性，在不同的時(shí)間和地點(diǎn)利用Netmate工具收集運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流，整理看多有完整的數(shù)據(jù)包的采集，Netmata工具可以算出屬性特征，把相同的IP地址、源代碼、目的地址/端號(hào)口等進(jìn)行分組，分到一起形成1個(gè)流，然后運(yùn)用DPI技術(shù)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。

針對(duì)這三組數(shù)據(jù)，可以看出具體的業(yè)務(wù)流70.63%、61.48%、85%，無(wú)負(fù)載的流量分別占總流量的16.7%、25.1%＼9.63%；識(shí)別不出的業(yè)務(wù)分別占總流量的8.36%、13.48%、9.64%，還有些業(yè)務(wù)是無(wú)法識(shí)別的，對(duì)其進(jìn)行了加密。

從表2看出，DPI的初次檢測(cè)，大部分的信息流都是可以確認(rèn)的類(lèi)型，但是對(duì)于加密的數(shù)據(jù)流量還是沒(méi)有辦法查看，但是運(yùn)用了聚類(lèi)算法之后就可以對(duì)其分類(lèi)，OPTICS聚類(lèi)算法可以進(jìn)行分類(lèi)和改進(jìn)，下面的表3、4是運(yùn)用聚類(lèi)算法后的答案，通過(guò)這兩個(gè)表格可以看出改進(jìn)后的OPTICS一種算法上有所提高。

結(jié)論：本文運(yùn)用的方法是之前使用過(guò)的DPI技術(shù)，他對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別，然后進(jìn)行辨別數(shù)據(jù)流的業(yè)務(wù)類(lèi)型，為以后的聚類(lèi)個(gè)數(shù)進(jìn)行指導(dǎo)。對(duì)未識(shí)別的數(shù)據(jù)流，通過(guò)OPTICS算法進(jìn)行聚類(lèi)，從而對(duì)無(wú)法識(shí)破的數(shù)據(jù)流的業(yè)務(wù)類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別，到該方法的最后階段，聚類(lèi)算法不在因?yàn)槿藶橐蛩睾椭暗木垲?lèi)中心和數(shù)據(jù)順序的干擾。這個(gè)方法在之前的識(shí)別業(yè)務(wù)類(lèi)別的時(shí)候可以為以后的聚類(lèi)有個(gè)良好的奠基，還能檢查出這種方法的有效性和穩(wěn)定性。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]張建偉 王玲艷 姚云磊 一種基于OPTICS聚類(lèi)的流量分類(lèi)算法[J] 2012.11

[2]邱密 陽(yáng)愛(ài)民 劉永定 使用貝葉斯學(xué)習(xí)算法分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)流量[J]計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用2010.05

[3]李衛(wèi) 邊江 王盈 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)流量分類(lèi)研究[J]電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2007.12