时间：2022-11-20 00:30:02 | 来源：信息时代
时间：2022-11-20 00:30:02 来源：信息时代
数据流应用 : 应用环境中的数据主要是以连续的、无界的、快速的、随时间变化的数据项的无限序列的形式出现的应用。典型的数据流应用领域如下:
(1)传感器网络:可用于地理位置监控、公路拥塞监控、运动物追踪、生命信号的医疗监控和制造过程的超级监控。这些应用都涉及复杂的过滤和发现数据中异常模式的被激活的报警设置。传感器的数据挖掘可能需要访问一些历史数据,代表性的查询操作有: 激活触发器。例如,当同一地域的几个传感器报告测量值超过给定阈值; 在气象图上绘制温度控制线,执行由气象监控站产生的温度流的连接,连接结果形成带有每个站的经度和纬度的静态表,将报告同一温度的点连成线。
(2)网络流量分析: 实时分析Internet流量的特殊网络已经被使用。与传感器网络功能相同的是:多个数据源到达的数据连接、包监控、包过滤、检测异常情况和支持历史查询。此外,它的功能还包括监控对热点URL的需求或发现用户消耗的最大带宽。在网络流量分析中典型的查询是: 流量许可、决定源目的节点对以及不同IP地址组、子网掩码和协议类型站点的总带宽。IP流量是多元统计的,因此,流量数据流必须能逻辑分解以便能重构基本的TCP/IP会话。而且,分解进入会话的数据流涉及临时语义问题。比较不同的源目的站点对的数量; 比较在TCP三次握手中分别包含第二步和第三步的逻辑流中不同的源目的站点对的数量。若计数值超过一个大的极限,那么一个拒绝服务事件将会产生。
(3)金融分析: 在线股票价格分析涉及发现关联、鉴别趋势、仲裁机会和预测未来值。典型的基于Web金融分析器允许用户作如下查询: 查询所有股票价格在20～200美元,其最高价和最低价之间在过去30分钟高过3个百分点的股票分布图,以及最后5分钟其震荡平均量超过300%的股票; 查询NASDAQ指数高于200天的平均变动,以及当天开盘起价格盈利在2～10个百分点,买卖量超过50亿的股票; 查询所有价格在52周高度的2个百分点,每天成交量至少100万的股票。
(4)事务日志分析: 在线挖掘Web使用日志、电话记录和自动银行取款交易也符合数据流应用模型。其目标在于发现有趣的客户行为模式,鉴别可疑的开销行为以便防止欺诈和预测未来数据。与其他数据流应用一样,它需要多个数据流的连接、复杂的过滤和统计分析。常见的查询有: 查询某一服务器的最近15分钟被访问的、其速率至少高于日平均速率40%的所有Web页:如果主服务器过载,实时检测Web服务器日志和重新路由的用户; 漫游直径,挖掘无线电话和每个客户,决定每个电话使用的不同基站的最大数量。
(5) 网络安全事件监控:具体包括对各种诸如端口扫描、dos攻击、大规模蠕虫病毒等安全事件的实时监控与发现。传统的解决方法是利用入侵检测技术(包括误用检测和异常检测等),结合各种蠕虫发现及网络交通流量分析方法,完成安全事件的报警与防范。互联网的发展为全球范围内实现高效的资源和信息共享提供了方便,同时也对网络安全和入侵检测系统提出了新的挑战。日益复杂的网络系统结构,广泛采用的分布式应用环境,海量存储和高带宽的传输技术,都使得传统的入侵检测越来越不能满足系统的安全需求。在这种情况下,我们需要从系统模型、架构、实现技术等各个方面提出并实现新的入侵检测方法,以适应日益复杂的网络安全事件监控需求。安全方面的很多应用表现为典型的数据流应用,尤其是网络安全事件监控和分析系统。这些安全应用必须不间断无延迟地处理在线、连续的高速网络数据流,且网络数据不可能全都保存在外部存储器中。
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