Statistical analysis of network traffic for anomaly detection and quality of service provisioning
Pedro Casas Hernandez · 2010
Traditionnellement, la gestion du trafic en cœur de reseau repose sur le surdimensionnement pour simplifier les operations de gestion. Cependant, etant donnes la grande variabilite et l'heterogeneite du trafic actuel, la montee en puissance d'applications qui necessitent de la Qualite de Service, et le deploiement des technologies a tres haut debit dans l'acces au reseau, il est necessaire de developper des techniques d'ingenierie qui optimisent l'utilisation des ressources deployees. En particulier, il est necessaire de concevoir une ingenierie de reseau qui s'appuie sur la mesure du trafic. La Matrice de Trafic (TM) donne une vision globale des volumes de trafic echanges sur un reseau. La tendance actuelle est d'estimer les TMs a partir des donnees remontees par les sondes NetFlow ou par ses avatars. Cependant, les mesures de trafic au niveau flot induisent une charge importante au niveau des routeurs. Par consequent, les mesures sont sous-echantillonnees, ce qui induit une imprecision dans l'estimation de la TM. Dans nos travaux de these, nous avons propose d'analyser la TM a partir de mesures des volumes de trafic agreges echanges sur les differents liens du reseau. Cette approche reduit considerablement le cout engendre par la mesure et simplifie les questions d'implementation. D'un point de vue statistique, le probleme de l'estimation de la TM a partir de ces mesures est un probleme lineaire inverse fortement mal pose. La premiere contribution concerne la modelisation et l'estimation de la TM. Nous avons propose de nouveaux modeles statistiques et des nouvelles methodes d'estimation instantanee et de poursuite pour analyser une TM a partir des mesures SNMP. La deuxieme contribution considere la detection et la localisation d'anomalies volumetriques dans la TM. En utilisant un modele lineaire parcimonieux de la TM, nous avons traite le probleme de detection comme un probleme invariant avec parametres de nuisance. Nous nous sommes bases sur des algorithmes recents de theorie de la decision ayant des proprietes d'optimalite bien etablies, contrairement a la plupart des techniques de la litterature qui se basent sur des heuristiques. La derniere contribution concerne l'optimisation de l'equilibrage de charge, dans le cas ou la TM est variable et difficile a prevoir. En utilisant des techniques d'optimisation robuste, nous avons etudie differents scenarios en presence d'une demande de trafic fortement variable et incertaine. De plus, nous avons mene de maniere critique une etude comparee des approches basees sur le routage robuste et des approches d'equilibrage dynamique basees sur les jeux de routage. Afin de demontrer la pertinence de nos contributions, toutes les methodes proposees dans cette these ont ete validees en utilisant des donnees reelles de trafic mesurees sur differents reseaux operationnels. De plus, les performances des methodes developpees ont ete comparees aux travaux bien connus de la litterature. Les resultats de ces comparaisons demontrent de bien meilleures performances dans la plupart des cas, et mettent egalement en evidence des defauts de conception de certains des algorithmes de la litterature.