Identification d'anomalies statistiques dans le trafic internet par projections aléatoires multirésolutions

Pierre Borgnat 1 Guillaume Dewaele 1 Patrice Abry 1
1 Phys-ENS - Laboratoire de Physique de l'ENS Lyon
Résumé : Une méthode d'analyse des flux du trafic internet pour la détection et l'identification d'anomalies statistiques, utilise des projections aléatoires du trafic dans des "sketchs" qui sont alors agrégés à plusieurs échelles. Ces représentations permettent de formuler la détection des anomalies comme un test statistique de valeurs aberrantes, le trafic normal étant modélisé par des lois Gamma. La méthode fonctionne séquentiellement, en temps réel et permet, par inversion des "sketchs", l'identification des adresses IP impliquées. Le résultat est illustré sur du trafic contenant des anomalies de réseau réalistes.
Mots-clés : Trafic Internet Détection d'anomalie Sketch Projections aléatoires Modèle non gaussien Multirésolution
Type de document :
Communication dans un congrès
21e Colloque sur le Traitement du Signal et des Images. GRETSI-2007, Sep 2007, Troyes, France. GRETSI, pp.505-508, 2007
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Contributeur : Pierre Borgnat <>
Soumis le : lundi 8 octobre 2007 - 17:21:54
Dernière modification le : jeudi 19 avril 2018 - 14:54:03
Document(s) archivé(s) le : dimanche 11 avril 2010 - 22:30:26

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Pierre Borgnat, Guillaume Dewaele, Patrice Abry. Identification d'anomalies statistiques dans le trafic internet par projections aléatoires multirésolutions. 21e Colloque sur le Traitement du Signal et des Images. GRETSI-2007, Sep 2007, Troyes, France. GRETSI, pp.505-508, 2007. 〈ensl-00177644〉

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