[发明专利]局域网链路层的源-目的流量分量推断方法

权利要求书

1.一种局域网链路层的源-目的流量分量推断方法，包括以下步骤：

对网络中的被管理设备接口采集网络字节流量后，对所采集的数 值进行采样计算，得到流量速率平均值；

通过构造虚拟网络，将不同目标网络映射到统一的虚拟三节点等 价网络中，以删除不相关的网络拓扑和不相关的数据；

通过统计所述虚拟网络的出口流量的平均速率采样值，得到出口 流量的方差和协方差的统计值；

根据流量分量与出口流量之间的线性叠加关系，通过多元线性回 归法估计流量分量的方差；

根据流量期望和方差关系，和流量分量期望与出口流量期望线性 叠加关系，通过多元线性回归法估计流量分量的期望；

所述构造虚拟网络包括以下步骤：

在实际网络中划分出与流量分量推断相关的部分作为子网络，以 去除不相关的网络拓扑；

将不同结构和规模的上述子网络变换为统一的虚拟三节点等价网 络；

所述流量分量与出口流量之间的线性叠加关系满足S＝AF，其中，

A=110000000110000000111001010010000100101001,]]>S=Fi(x)Fi(y)Fi(i7)Fo(x)Fo(y)Fo(i7),]]>F=F1F2F3F4F5F6F7=F(x,y)F(x,i7)F(y,x)F(y,i7)F(i7,x)F(i7,y)F(i7,i7)]]>

其中F为流量分量随机过程，S为出口流量随机过程，F(x，y)和 F(y，x)为流量分量，x、y和i₇分别为所述虚拟三节点等价网络的出 口，Fi(x)和Fo(x)分别表示通过接口x流入和流出网络设备的流 量随机过程，Fi(y)和Fo(y)分别表示通过接口y流入和流出网络 设备的流量随机过程，Fi(i7)和Fo(i7)分别表示通过接口i7流入 和流出网络设备的流量随机过程，F(x，y)表示从接口x输入并从接口 y输出的流量分量随机过程，F(y，x)表示从接口y输入并从接口x输 出的流量分量随机过程，F(x，i7)表示从接口x输入并从接口i7输出 的流量分量随机过程，F(y，i7)表示从接口y输入并从接口i7输出的 流量分量随机过程，F(i7，x)表示从接口i7输入并从接口x输出的流 量分量随机过程，F(i7，y)表示从接口i7输入并从接口y输出的流量 分量随机过程，F(i7，i7)表示从接口i7输入并从接口i7输出的流量 分量随机过程；

所述流量期望和方差之间的关系满足其中和c为常数， E为流量期望，σ为流量方差，并且所述常数c的确定方式如下：

对出口流量在设定周期内的平均速率进行多次采样并计算后，得 到多个流量期望和方差的样本，根据该多个样本得到多个坐标为(logE， logσ²)的点，对该多个坐标点使用最小二乘法估计其斜率即为c的值；

所述流量分量期望与出口流量期望之间的线性叠加关系满足 Y＝Aλ，其中，

Y=Y1Y2Y3Y4Y5Y6=E(Fi(x))E(Fi(y))E(Fi(i7))E(Fo(x))E(Fo(y))E(Fo(i7)),]]>λ=λ1λ2λ3λ4λ5λ6λ7=E(F(x,y))E(F(x,i7))E(F(y,x))E(F(y,i7))E(F(i7,x))E(F(i7,y))E(F(i7,i7)),]]>

A=110000000110000000111001010010000100101001]]>

其中，λ为流量分量期望向量，Y为出口流量期望向量；

所述估计流量分量的方差包括：

构造出口流量协方差向量与流量分量协方差向量之间的关联关系 Z＝DX并根据可测的Z推断X，其中，

Z=Cov(y1,y1)Cov(y1,y2)Cov(y1,y4)Cov(y1,y5)Cov(y1,y5)Cov(y1,y6)Cov(y2,y2)...Cov(y6,y6),]]>D=C(1,1)C(1,2)C(1,3)C(1,4)C(1,5)C(1,6)C(2,2)...C(6,6),]]>X=Cov(F1,F1)Cov(F1,F2)Cov(F1,F3)Cov(F1,F4)Cov(F1,F5)Cov(F1,F6)Cov(F1,F7)Cov(F2,F2)Cov(F2,F3)...Cov(F7,F7),]]>

其中Z为出口流量协方差向量，X为流量分量协方差向量，C(i，j) ＝(B(i，j)_1，1，B(i，j)_1，2，...，B(i，j)_1，7，B(i，j)_2，2，...，B(i，j)_2，7，B(i，j) _3，3，...，B(i，j)_7，7)，B(i,j)m,n=Ai,m×Aj,n+Ai,n×Aj,m(m≠n)Ai,m×Aj,n(m=n),]]>n≥m， A=110000000110000000111001010010000100101001;]]>

y1～y6为所述虚拟三节点等价网络中可测的6个出口流量，F1～ F7为所述虚拟三节点等价网络中的7个流量分量；

i＝1，2，...，7；j＝1，2，...，7；且i≤j；

m＝1，2，...，7；n＝1，2，...，7；且m≤n；

根据Cov(F_k，F_k)＝σ_k²，通过多元线性回归法估计流量分量的方差 σ_k²，其中k＝1，2，...，7；

通过多元线性回归法估计流量分量的方差σ_k²包括，根据Z＝DX以 下述条件对X中的Cov(F_k，F_k)进行推断：7个流量分量的协方差Cov (F_k，F_k)都为正数，同时Z＝DX的残差平方和最小；

推断Cov(F_k，F_k)的条件还包括，X中除了Cov(F_k，F_k)外的其他 协方差中有k个不为零；

通过将Y＝Aλ与流量期望和方差关系结合得到关系式 G＝HL，并在等式两边同时消去涉及的常数项后，得到W＝UΛ，从 而得到所需的结果Λ，其中：

L=λ1λ31]]>

H=αβγ100-10Y10100-1Y20-1Y4-10Y511Y3-Y4-Y5,]]>

W=X1′1cγ2-X2′1cγ1X1′1cγ3-X3′1cγ1...X1′1cγ7-X7′1cγ1X2′1cγ3-X3′1cγ2...X6′1cγ7-X7′1cγ6,]]>Λ=λ1λ3,]]>U=X2′1cα1-X1′1cα2X2′1cβ1-X1′1cβ2X3′1cα1-X1′1cα3X3′1cβ1-X1′1cβ3......X7′1cα1-X1′1cα7X7′1cβ1-X1′1cβ7X3′1cα2-X2′1cα3X3′1cβ2-X2′1cβ3......X7′1cα6-X6′1cα7X7′1cβ6-X6′1cβ7,]]>

其中X₁’至X₇’为7个流量分量方差。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述不为零的协方差 为3-7个。