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Rilievo e classificazione di anomalie nelle reti basate su protocollo ip mediante la trasformata wavelet

Informazioni tesi

  Autore: Saverio Pisaniello
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2003-04
  Università: Università degli Studi di Napoli - Federico II
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria delle Telecomunicazioni
  Relatore: Leopoldo Angrisani
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 196

In questo lavoro di tesi viene presentato un sistema, basato sulla trasformata wavelet, per il rilievo e la classifica-zione di anomalie all’interno del traffico su reti basate sul protocollo IP (Internet Protocol). Il sistema fonda il suo funzionamento sull’analisi della forma assunta nel tempo dal profilo di traffico stesso.

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Introduzione INTRODUZIONE I.1. INQUADRAMENTO DEL PROBLEMA L’obiettivo di questo lavoro di tesi è studiare concretamente la fattibilità dell’uti- lizzo della Trasformata Wavelet a Tempo Discreto (DTWT) 1 per la realizzazione di un sistema automatico per il rilievo e la classificazione di anomalie nel traffi- co aggregato di dati associato ad una rete informatica basata su protocollo IP effettuando un analisi a livello pacchetto. Il concetto di “Sistema per il Rilievo di Anomalie di Rete” è stato sviluppato da James P. Anderson in un suo rapporto tecnico del 15 Aprile 1980 [1]. Il principio che sta alla base di un tipico “Sistema per il Rilievo di Anomalie di Rete” è la possibilità di rilevare le caratteristiche peculiari di un’anomalia che si può pre- sentare nel traffico dati associato ad un sistema informatico con lo scopo di forni- re tempestivamente un “allarme” che consenta al gestore di rete di intervenire con le azioni più opportune tali da risolvere in modo veloce ed efficiente il pro- blema rilevato. L’avvento dell’era dell’informazione ha portato allo sviluppo ed alla diffusione di sistemi informatici più o meno complessi e sofisticati in grado di offrire e ge- 1 Per una descrizione dettagliata delle caratteristiche e delle potenzialità della Trasformta Wavelet, ed in particolare della Trasformata Wavelet a Tempo Discreto, si rimanda all’Appendice A. 1

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Parole chiave

anomaly detection
misure su sistemi tlc
reti ip
telecomunicazioni

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