【摘 要】
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近年来随着物联网和移动互联网的发展,入网设备的规模变的越来越大,这给网络管理带来了新的挑战。首先,传统的分布式网络架构在部署、维护上较为复杂,且网络中路由更新缓慢,收敛时间过长;其次,简单网络管理协议（Simple Network Management Protocol,SNMP）作为一种常见的网络管理协议,面对各域内设备数量众多的大规模网络管理需求,易出现Trap报文泛滥、主干网管理流量增加,影
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近年来随着物联网和移动互联网的发展,入网设备的规模变的越来越大,这给网络管理带来了新的挑战。首先,传统的分布式网络架构在部署、维护上较为复杂,且网络中路由更新缓慢,收敛时间过长;其次,简单网络管理协议（Simple Network Management Protocol,SNMP）作为一种常见的网络管理协议,面对各域内设备数量众多的大规模网络管理需求,易出现Trap报文泛滥、主干网管理流量增加,影响网络性能的问题;最后,网络管理中的被管设备存在被攻击的问题,被管设备一旦被攻陷会对其他设备产生安全威胁。本文主要工作如下:针对使用SNMP管理海量网络设备导致的trap报文泛滥、主干网中管理流量开销较大的问题,本文设计了一种简单高效的Trap报文聚合算法。该算法通过提取SNMP的Trap报文的关键信息,实现对有效数据的汇总,最终将多个Trap报文聚合为一个报文,从而达到降低主干网络中SNMP管理流量的开销,优化网络性能的目的;针对传统网络架构下进行网络管理面临的网络部署复杂,被管设备易受安全威胁的问题,本文提出了一种基于Trap聚合报文的安全事件融合监测框架。该框架面向软件定义网络（Software Defined Network,SDN）,并采用多模块协作的工作方式,通过将Trap异常事件和流量检测进行融合评估,实现对被管设备的安全监测与响应处理功能,提高了网络管理的安全性。另外,本文按照安全事件融合监测框架搭建了实验网络,进行Trap报文聚合算法实验。结果表明,与传统SNMP管理模式相比,本文提出的Trap报文聚合算法在保证Trap报文数据完整性的同时,将主干网中的Trap流量降低了41.328%,实现了跨自治域的trap数据接收功能。本文在UNSW＿NB15数据集上进行了安全事件融合监测功能的实验。实验结果表明,本文设计的框架对威胁识别的准确率可达89.1032%,能够及时、有效地检出存在安全威胁的设备,适用于大规模可扩展性网络的管理与安全监测。
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