Luận ỏn đó đạt được hai mụ đc ớch nghiờn cứu quan tr ng t ra ban u là: ọ đặ đầ
- Thực hiện m t nghiờn c u y ộ ứ đầ đủ và chi ti t cỏc ế đặc tớnh và bi u hi n ho t ể ệ ạ động của cỏc lu ng l u lồ ư ượng IP trờn Internet làm c sơ ở cho vi c tớnh toỏn ệ
tập cỏc thuộc tớnh đặc trưng của chỳng.
- Trờn cơ sở tập thu c tớnh c tr ng ú xõy d ng mụ hỡnh cho phộp t ng ộ đặ ư đ ự ự độ
nhận d ng và phõn chia lạ ưu lượng Internet thành cỏc nhúm ứng dụng khỏc nhau
Cỏc đúng gúp của luận ỏn bao gồm:
Đề xuất và xõy d ng thành cụng m t mụ hỡnh m i cho phộp nh n d ng và phõn ự ộ ớ ậ ạ
loại cỏc luồng lưu lượng IP thành sỏu nhúm khỏc nhau vớ đội chớnh xỏc và tin cậy cao bằng cỏch kết hợp cỏc kết quả phõn tớch luồng với cỏc thuật toỏn học tự động.
Cải tiến thành cụng thuật toỏn lựa chọn thuộc tớnh CFS để giảm số thuộc tớnh luồng từ 42 xuống cũn 15 thuộc tớnh quan trong nhất, cho phộp giảm đỏng kể
thời gian học và th i gian phõn lo i trong khi ờ ạ độ chớnh xỏc và độ tin cậy trong phõn loại gần như khụng đổi.
Khảo sỏt một cỏch đầy đủ cỏc đặc tớnh và biểu hiện hoạt động của cỏc luồng lưu lượng IP trờn Internet, với một số phỏt hi n m i liờn quan ệ ớ đến quỏ trỡnh n c a đế ủ
chỳng, bao gồm: (i) cỏc luồng lưu lượng IP tổng h p cú phõn bợ ố I.A.T tuõn theo qui luật hàm mũ, cũn (ii) cỏc luồng lưu lượng IP của từng ứng d ng thỡ tuõn theo ụ
một trong ba phõn bố là hàm Mũ, Weibull hoặc Gamma tuỳ theo ứng dụng xột, (iii) cú sự tương quan rừ ràng giữa phõn bố I.A.T c a cỏc lu ng l u lủ ồ ư ượng IP c a ủ
một số ứng dụng chiếm tỉ lệ số lượng luồng l n v i phõn b I.A.T c a cỏc lu ng ớ ớ ố ủ ồ
lưu lượng IP tổng hợp của toàn bộ cỏc ứng dụng, và cú sự khỏc nhau về độ dài
đuụi c a bi u ủ ể đồ phõn b I.A.T cố ủa cỏc luồng l u lư ượng giữa cỏc nhúm ứng dụng khỏc nhau trờn mạng Internet.
Phỏt hiện ra r ng cú thằ ể phõn chia một cỏch tương đối lưu lượng Internet thành cỏc nhúm khỏc nhau dựa trờn kớch thước phầ đn uụi của cỏc biể đồu phõn bố
I.A.T của cỏc luồng l u lư ượng IP củ ứa ng dụng. Cụ thể cú thể chia cỏc ứng dụng thành 3 nhúm là nhúm cỏc ứng dụng cú tớnh tương tỏc (ssh, imap, vv..), nhúm
cỏc ứng dụng khụng cú tớnh tương tỏc (www, dns, vv...), và nhúm cỏc ứng d ng ụ dịch vụ mạng (ftp, https, vv...)
Lần đầu tiờn tỡm được tập 42 thuộc tớnh mụ tả chớnh xỏc cỏc đặc trưng ứng dụng của cỏc luồng lư ượu l ng IP trờn mạng Internet.
Đề xuất và th c hi n m t s cự ệ ộ ố ải ti n quan tr ng trong thu th p cỏc gúi l u lế ọ ậ ư ượng Internet, bao gồm: (i) kỹ thuật cho phộp định nghĩa cấu trỳc và phương phỏp giải mó trực tuyến cỏc giao thức trờn mạng Internet, (ii) tổ chức dữ liệ đu o dướ ại d ng cơ sở dữ ệ li u quan h , và (iii) th c hi n thu t toỏn l y m u ng u nhiờn cỏc gúi ệ ự ệ ậ ấ ẫ ẫ
quan sỏt được nhằm giảm lượng dữ liệ đu o.
Cỏc kết quả này th c t rự ế ất quan tr ng, trong b i c nh m i ng d ng thụng tin ọ ố ả ọ ứ ụ
liờn lạc hiện nay gần nh ư đều được thực hiện qua mạng Internet, làm tiền đề cho việc giải quyết nh ng thỏch th c c a m ng Internet nh : ữ ứ ủ ạ ưcung cấp chất lượng dịch vụ mạng, phỏt hi n cỏc t n cụng trong m ng, i u khi n truy nh p và s dụng tài ệ ấ ạ đ ề ể ậ ử nguyờn mạng, hay đơn giản hơn là dự đ oỏn xu hướng phỏt triển c a l u lủ ư ượng, vv...
2. Hướng phỏt triển c a ủ đề tài
Cỏc kết quả nghiờn c u c a lu n ỏn này m ra m t hứ ủ ậ ở ộ ướng m i trong vi c nghiờn ớ ệ
cứu lưu lượng núi riờng và mạng Internet núi chung. Một số hướng nghiờn cứu ti p ế
theo cú thể, xuất phỏt từ luận ỏn này bao gồm:
- Thực hiện thờm cỏc mụ phỏng thực nghiệm ỏnh giỏ cỏc thuđể đ ộc tớnh luồng liờn quan đến nhiều luồng lưu lượng (phõn_bố_iat_luồng và phõn_bố_kớch_thước_luồng), đặc biệt vấ đền chọn kớch thước cửa sổ. C ng nh ũ ư
khảo sỏt khả năng tỡm thờm cỏc thuộc tớnh d ng này (tớnh trờn nhiạ ều luồng lưu lượng).
- Khảo sỏt thờm khả năng ỏp d ng cỏc thu t toỏn hụ ậ ọc tựđộng khỏc phứ ạc t p hơn nhằm cải thiện thờm độ chớnh xỏc trong phõn loại
- Kiểm tra và đỏnh giỏ thờm về độ chớnh xỏc, độ tin cậy cũng như hiệu suất của cỏc mụ hỡnh nhận dạng và phõn loại trờn cỏc t p d li u o khỏc cú ch a nhi u ệ ữ ệ đ ứ ề ứng d ng th i gian thụ ờ ực h n, nh : i n tho i và truyơ ư đ ệ ạ ền hỡnh Internet, trũ chơi trực tuyến, dịch vụ mạng ngang hàng.
- Hoàn thiện phương phỏp lấy m u l u lẫ ư ượng bằng cỏc thuật toỏn phức tạp h n ơ
cho phần m m BKCAP nhề ằm gi m lả ượng dữ liệ đu o nh ng vư ẫn đảm bảo phản ỏnh đỳng bản chất của lưu lượng
- Tiế ụp t c hoàn thiện thờm cỏc cụng c ph n m m BKCAP và BKCLASS vụ ầ ề ới cỏc giao diện đồ ho và kiạ ểm tra, đỏnh giỏ đầy đủ hiệu suất hoạt động và độ tin cậy của chỳng trong mụi trường phũng thớ nghiệ đểm cú thể ỏp d ng trong cỏc mụ ạng ISP/IXP thực tế ạ t i Vi t Nam. ệ
DANH MỤC CÁC CễNG TRèNH
[1] Nguyễn Tài Hưng (1999), “Cụng nghệ ạ m ng thế ỷ k 21: ATM hay Gigabit Ethernet”, Tạp chớ bưu chớnh viễn thụng, số 11/12, Tr. 23-24.
[2] Hung Nguyen Chan, Hung Nguyen Tai, Rafa Mompo Gomez, Belen Carro Martinez, Judith Redoli Granados (2001), “Monitoring hybrid fiber coaxial network on the transport layer”, Proceeding of the 6th European Conference on Networks & Optical Communications, NOC 2001, Ipswich UK, published by IOS Press. Page 89-98.
[3] Nguyễn Tài Hưng, Phạm Minh Hà (2002), “Qui trỡnh lập qui hoạch mạng ATM”, Chuyờn san cỏc cụng trỡnh nghiờn cứu - triển khai viễn thụng và cụng nghệ thụng tin, Tạp chớ bưu chớnh viễn thụng, Số 7, Tr. 57-63.
[4] Nguyễn Tài Hưng, Phạm Minh Hà (2005), “Phõn tớch phõn bố th i i m ờ đ ể đến (IAT) của cỏc lu ng l u lồ ư ượng IP”, Tạp chớ khoa học & cụng nghệ cỏc trường đại học kỹ thuật, Số 54, Tr. 36-41.
[5] Nguyen Tai Hung, Pham Minh Ha (2006), “Applications of Flow Analysis Results to Internet Traffic Classification Process”, Proceeding of HUT-
KAIST Symposium for Key Technologies, Hanoi University of Technologies, Hanoi, Vietnam, January 12~13, 2006. Page. 4
[6] Nguyen Huu Thanh, Ngo Quynh Thu, Nguyen Tai Hung (2006), “Link Estimation and Rate Control for Optimized Video Streaming on Overlay Networks”, Accepted Paper, Proceeding of The First International Conference on Communications and Electronics, HUT-ICCE, October 10- 11, 2006, Hanoi, Vietnam.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
[1] Nguyễn Tài Hưng (2005), Đ ườo l ng l u l ng m ng Internetư ượ ạ , Bỏo cỏo chuyờn đề
lần 2, ĐHBK-HN.
Tiếng Anh
[2] A. Erramilli and J.L. Wang (1994), “Monitoring packet traffic levels”, IEEE Global Telecommunications Conference, GLOBECOM’94 Communications: The Global
Bridge, volume 1, pages 274–280.
[3] A. Erramilli, O. Narayan, and W. Willinger (1996), “Experimental queueing analysis with long-range dependent packet traffic”, IEEE/ACM Transactions on
Networking, 4(2):209–223.
[4] P.D. Amer and L.N.Cassel (1989), “Management of sampled real-time network measurements”, P roceedings 14th Conference on Local Computer Networks, pages 62–68. [5] Yonghwan Kim and San Qi Li (1996), “Timescale of interest in traffic measurement
for link bandwidth and allocation design”, Proceedings IEEE INFOCOM ’96, Fifteenth Annual Joint Conference of the IEEE.
[6] M. Cinotti, E.D. Mese, S. Giordano, and F. Russo (1994), “Long-range dependence in ethernet traffic offered to interconnected DQDB MANs”, Singapore ICCS ’94,
Conference Proceedings, volume 2, pages 479–484.
[7] Will E. Leland, Murad S Taqqu, Walter Willinger, and Dalinel V Wilson (1994), “On the self-similar nature of ethernet traffic”, IEEE/ACM Transactions on
Networking, 2(1).
[8] K. C. Claffy, G. C. Polyzos, and H. W. Braun (1993), “Traffic characteristics of the T1 NSFNET backbone”, Proc. IEEE INFOCOM’93, 2:885–892.
[9] K.C. Claffy, H.-W. Braun, and G.C. Polyzos (1995), “A parameterizable methodology for internet traffic flow profiling”, IEEE Journal on Selected Areas in
Communications, pages 1481–1494.
[10] Raj Jain and Shawn A Routhier (1996), “Packet trains – measurements and a new model for computer network traffic”, IEEE Journal on Selected Areas in
Communications, 4(6):986–995.
[11] K. Thompson, G.J. Miller, and R. Wilder (1997), “Wide-area internet traffic patterns and characteristics”, IEEE Network, 11(6):10–23.
[12] E. Drakopoulos (1992), “Analysis of a local computer network with workstations and x terminals”, 17th Conference on ocal Computer Networks, Proceedings., pages 206–215.
[13] B.G. Barnett and E.T. Saulnier (1992), “High level traffic analysis of a LAN segment”, 17th Conference on Local Computer Networks, Proceedings., pages 188– 197.
[14] F.Alvarez Del Pino, R.Chow, S.F. Hussaini, H.A. Latchman, and G.K. Madhusudan (1992), “Performance analysis and traffic characterization of an ethernet campus network to identify and develop possible smds applications and scenarios”, IEEE
Southeastcon ’92, Proceedings, volume 1, pages 398–391.
[15] K. Chandra and A.E. Eckberg (1997), “Traffic characteristics of on-line services”,
Second IEEE Symposium on Computers and Communications, Proceedings, pages
17–21.
[16] R. Rivest (1992), The MD5 Message-Digest Algorithm, Request for Comments RFC 1321, Internet Engineering Task Force.
[17] Anonymous (1995), FIPS 180-1, Secure Hash Standard, National Institute of Standards and Technology, US Department of Commerce, Washington, DC, USA. [18] V. Jacobson (1990), Compressing TCP/IP headers for low-speed serial links,
Request for Comments RFC 1144, Internet Engineering Task Force.
[19] M. Degermark, B. Nordgren, and S. Pink (1999), IP Header Compression, Request for Comments RFC 2507, Internet Engineering Task Force.
[20] Peter H.Dana (2005), Global positioning system overview,
http://www.colorado.edu/geography/gcraft/notes/gps/gps_f.html. [21] http://www.ietf.org/html.charters/OLD/rtfm-charter.html
[22] C. Barakat, P. Thiran, G. Iannaccone, C. Diot, and P. Owezarski (2003), “Modeling Internet backbone traffic at the flow level”, IEEE Transactions on Signal Processing
(Special Issue on Signal Processing in Networking), 51(8):2111–2124.
[23] CAIDA, Cooperative AssocI.A.Tion for Internet Data Analysis,
http://www.caida.org.
[24] K. C. Claffy, H.-W. Braun, and G. C. Polyzos (1995), “A parameterizable methodology for internet traffic flow profiling”, IEEE JSAC Special Issue on the
Global Internet.
[25] N. G. Duffield, C. Lund, and M. Thorup (2002), “Properties and prediction of flow statistics from sampled packet streams”, Proceedings of ACM Sigcomm Internet
Measurement Workshop.
[26] N. G. Duffield, C. Lund, and M. Thorup (2003), “Estimating flow distributions from sampled flow statistics”, Proceedings of ACM Sigcomm.
[27] K. Papagiannaki, N. Taft, and C. Diot (2004), “Impact of flow dynamics on traffic engineering design principles”, Proceedings of IEEE Infocom, Hong Kong, China. [28] C. Barakat, G. Iannaccone, and C. Diot (2005), Ranking flows from sampled traffic,
[29] J.W. Roberts (1999), Traffic theory and internet traffic management, France Telecom R&D.
[30] D. Rossi, L. Muscariello, M. Mellia (2004), “On the Properties of TCP Flow Arrival Process”, IEEE International Conference on Communications (ICC 2004), Paris - France.
[31] K. Keys, D. Moore, R. Koga, E. Lagache, M. Tesch, and k. claffy (2001), "The Architecture of CoralReef: an Internet Traffic Monitoring Software Suite,"
PAM2001 -- A workshop on Passive and Active Measurements.
[32] K. Claffy, H-W. Braun, G. Polyzos (1995), "A Parameterizable Methodology for Internet Traffic Flow Profiling", IEEE JSAC, 13(8), pp. 1481-1494.
[33] Ryu, D. Cheney, H. Braun (2001), “Internet Flow Characterization: Adaptive Timeout Strategy and Statistical Modeling”, Passive and Active Measurement
Workshop, Amsterdam.
[34] H. Drees, L. de Haan, and S. Resnick (2000), How to make a hill plot, Technical Report No. 1215, Cornell University, The Institute of Mathematical Statistics. [35] M. Crovella and M. Taqqu (1999), “Estimating the heavy tail index from scaling
properties”, Methodology and Computing in Applied Probability, 1(1):55–79. [36] A. Feldmann (2000), Characteristics of TCP connection arrivals, Self-similar
network traffic and performance evaluation, K. Park and W. Willinger (eds.), J.
Wiley & Sons, 2000.
[37] http://www.itl.nist.gov/div898/software/dataplot/ftp/homepage.htm
[38] http://www.cs.bu.edu/faculty/crovella/aest.html
[39] B. Y. Choi, J. Park, and Z. Zhang (2002), Adaptive packet sampling for flow volume
measurement, Technical Report TR-02-040, University of Minnesota.
[40] N. G. Duffield and C. Lund (2003), “Predicting resource usage and estimation accuracy in an IP flow measurement collection infrastructure” Proceedings of ACM
Sigcomm Internet Measurement Conference.
[41] M. Roughan, S. Sen, O. Spatscheck, N. Duffield (2004), “Class-of-Service Mapping for QoS: A statistical signature based approach to IP traffic classification“, ACM
SIGCOMM Internet Measurement Workshop, Sicily, Italy.
[42] T. Karagiannis, K. Papagiannaki, and M. Faloutsos (2005), “BLINC: Multilevel Traffic Classification in the Dark”, ACM Sigcomm, Philadelphia, PA.
[43] Cisco IOS Documentation (2006), Network-Based Application Recognition and
Distributed Network-Based Application Recognition,
http://www.cisco.com/univercd/cc/td/doc/product/software/ios122/122newft/122t/12 2t8/dtnbarad.htm.
description, http://www.cs.utk.edu/~abdulrah/project/paper.html.
[45] T. Dunigan, G. Ostrouchov (2000), “Flow Characterization for Intrusion Detection”,
ORNL/TM-2001/115, http://www.csm.ornl.gov/~dunigan/pubs.html.
[46] W. Lee, S.J. Stolfo (2000), "A Framework for Constructing Features and Models for Intrusion Detection Systems”, ACM Transactions on Information and System
Security, Vol. 3 No. 4.
[47] V. Paxson (1999), “Bro: A System for Detecting Network Intruders in Real-Time”,
Computer Networks, 31(23-24), pp. 2435-2463.
[48] F. Hernỏndez-Campos, A. B. Nobel, F. Donelson Smith, K. Jeffay (2005), “Understanding Patterns of TCP Connection Usage with Statistical Clustering”,
Proc. of the Symposium on Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and
Telecommunication Systems (MASCOTS), Atlanta.
[49] D. Zuev, A. W. Moore (2005), “Internet Traffic Classification Using Bayesian Analysis Techniques”, ACM SIGMETRICS, Banff, Canada.
[50] Tom M. Mitchell (1997), Machine Learning, McGraw-Hill Education (ISE Editions).
[51] Ian H. Witten, Eibe Frank (2005), Data Mining: Practical Machine Learning Tools
and Techniques (Second Edition), Morgan Kaufmann.
[52] U. M. Fayyad and K. B. Irani (1993), "Multi-interval discretisation of continuous valued attributes for classification learning", Proceedings of the Thirteenth
International Join Conference on Artificial Intelligence, Morgan Kaufmann.
[53] W. H. Press, B. P. Flannery, S. A. Teukolsky, and W. T. Vetterling (1988),
Numerical Recipes in C, Cambridge University Press.
[54] J. R. Quinlan (1993), C4.5: Programs for machine learning, Los Altos, California: Morgan Kaufmann.
[55] D. Aha, D. Kibler (1991), “Instance-based learning algorithms”, Machine Learning,
vol. 6, pp. 37-66.
[56] Y. Freund, R. E. Shapire (1996), “Experiments with a new boosting algorithm”,
International Conference of Machine Learning, pp. 148-156, San Francisco.
[57] Robert E. Schapire and Yoram Singer (1998), “Improved boosting algorithms using confidence-related predictions”, Proceedings of the 17th Annual Conference on
Computational learning theroy, page 80-91 .
[58] WEKA 3.4.4, http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/.
[59] S. Sen, M. Roughan, O. Spatscheck, N. Duffield (2004), “Class-of-Service Mapping for QoS: A statistical signature-based approach to IP traffic classification“,
ACM SIGCOMM Internet Measurement Workshop, Sicily, Italy.
[61] http://www.ietf.org/html.charters/ipfix-charter.html [62] http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html
[63] Milton, J. Susan and Arnold, Jesse C. (2003), Introduction to Probability and
Statistic, New York: McGraw-Hill.
[64] R. E. Walpole, R. H. Myers, S. L. Myers, and K. Ye (2002), Probability and
Statistics for Engineers and Scientists, Prentice Hall, 7th Edition, ISBN 0-13-
041529-4.
[65] M. Crovella and M. Taqqu (1999), Estimating the heavy tail index from scaling
properties, Methodology and Computing in Applied Probability, 1(1):55–79.
[66] http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/
[67] http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35.htm
[68] http://net.doit.wisc.edu/data/flow/size/
[69] Jean-Chrysostome Bolot (1993), “Characterizing end-to-end packet delay and loss in the internet”, Journal of High-Speed Networks, 2(3):305–323.
[70] B.G. Barnett and E.T. Saulnier (1992), “High level traffic analysis of a LAN segment”, Proceedings of 17th Conference on Local Computer Networks, pages 188–197.
[71] (2005), Internet tools taxonomy, http://www.caida.org/tools/taxonomy.
[72] K. C. Claffy, G. C. Polyzos, and H. W. Braun (1993), “Traffic characteristics of the T1 NSFNET backbone”, Proc. IEEE INFOCOM’93, 2:885–892.
[73] (2005), The DAG project, http://dag.cs.waikato.ac.nz.
[74] M. Degermark, B. Nordgren, and S. Pink (1999), IP Header Compression, Request for Comments RFC 2507, Internet Engineering Task Force.
[75] Yin Zhang, Lee Breslau, Vern Paxson, and Scott Shenker (2002), On the characteristics and origins of internet flow rates”, IEEE SIGCOMM, Pittsburgh, PA, USA.
[76] Allen B. Downey (1999), “Using pathchar to estimate internet link characteristics”
SIGCOMM’99.
[77] A. Erramilli and J.L. Wang (1994), “Monitoring packet traffic levels”, IEEE Global Telecommunications Conference, GLOBECOM ’94, Communications: The Global
Bridge, volume 1, pages 274–280.
[78] A. Feldmann (1999), Continuous online extraction of http traces from packet traces. [79] Anja Feldmann, Anna C. Gilbert, Polly Huang, and Walter Willinger (1999),
“Dynamics of IP traffic: A study of the role of variability and the impact of control”,
[80] V. Jacobson (1990), Compressing TCP/IP headers for low-speed serial links, Request for Comments RFC 1144, Internet Engineering Task Force.
[81] Van Jacobson (1997), Pathchar: How to infer the characteristics of internet paths, Lecture at Mathematical Sciences Research Institute.
[82] Raj Jain and Shawn A Routhier (1996), “Packet trains – measurements and a new model for computer network traffic”, IEEE Journal on Selected Areas in
Communications, 4(6):986–995.
[83] (1995), Netperf: A network performance benchmark, revision 2.0.
[84] Vern Paxson (1997), “End-to-end Internet packet dynamics”, Proceedings of the ACM SIGCOMM Conference : Applications, Technologies, Architectures, and
Protocols for Computer Communication (SIGCOMM-97), volume 27,4 of Computer
Communication Review, pages 139–154, New York, ACM Press.
[85] Vern E. Paxson (1997), Measurements and Analysis of End-to-End Internet
Dynamics. Technical report, University of California, Berkeley.
[86] P.D. Amer and L.N. Cassel (1989), “Management of sampled real-time network measurements”, Proceedings 14th Conference on Local Computer Networks, 1989, pages 62–68.
[87] J. Apisdort, K. Claffy, K. Thompson, and R. Wilder (1996), “OC3MON: Flexible, affordable, high performance statistics collection”, Proceedings of the Tenth Systems
Administration Conference (LISAX) (USENIX Association: Berkeley, CA), page 97.
[88] F. Alvarez Del Pino, R. Chow, S.F. Hussaini, H.A. Latchman, and G.K. Madhusudan (1992), “Performance analysis and traffic characterization of an ethernet campus network to identify and develop possible smds applications and scenarios”, IEEE Southeastcon
’92, P roceedings, volume 1, pages 398–391.
[89] G. Almes, S. Kalidindi, and M. Zekauskas (1999), A One-way Delay Metric for IPPM, Request for Comments RFC 2679, Internet Engineering Task Force.
[90] M. Asawa (1998), “Measuring and analyzing service levels: a scalable passive approach”, Sixth International Workshop on Quality of Service, 1998, (IWQoS 98), pages 3–12.
[91] Hans-Werner Braun and K. Claffy (1995), “Post-NSFNET statistics collection”,
Proceedings of INET’95, pages 577–587.
[92] Jill M. Boyce and Robert D. Gaglianello (1998), “Packet loss effects on MPEG video sent over the public internet”, Proceedings of the sixth ACM international
conference on Multimedia, pages 181–190.
[93] B.G. Barnett and E.T. Saulnier (1992), “High level traffic analysis of a LAN segment”, Proceeding of 17th Conference on Local Computer Networks, pages 188– 197.
[94] S. Floyd and V. Paxson (2001), “Difficulties in simulating the internet”, IEEE/ACM-
Transactions on Networking, 9(4):392–403.
[95] V. S. Frost and B. Melamed (1994), “Traffic modeling for telecommunications networks”, IEEE Communications Magazine, 32:70–81.
[96] D. Jagerman, B. Melamed and W. Willinger (1996), Stochastic modeling of traffic
processes, Frontiers in Queueing: Models and Applications in Science and
Engineering, CRC Press.
[97] H. Hlavacs, G. Kotsis and C. Steinkellner (1999), Traffic source modeling, Technical Report No. TR-99101, Institute of Applied Computer Science and Information Systems, University of Vienna.
[98] H. J. Fowler and W. E. Leland (1993), “Local area network traffic characteristics, with implications for broadband network congestion management”, IEEE Journal of
Selected Areas in Communications, 7(9):1139–1149.
[99] W. E. Leland, W. Willinger, M. S. Taqqu, and D. V. Wilson (1994), “On the self- similar nature of ethernet traffic (extended version)”, IEEE/ACM Transactions on
Networking, 2(1):1–15.
[100] Kevin Thompson, G. Miller, and R. Wilder (1997), “Wide area internet traffic patterns and characteristics”, IEEE Network Magazine, 11(6):10–23.
[101] WenJia Fang and Larry Peterson (1999), “Inter-AS traffic patterns and their implications”, Proceeding of IEEE GLOBECOM 99, pages 1859–1868, Rio de Janeiro, Brazil.
[102] Nevil Brownlee and kc claffy (2002), “Understanding internet traffic streams: Dragonflies and tortoises”, IEEE Communications Magazine.
[103] Shriram Sarvotham, Rudolf Riedi, and Richard Baraniuk (2001), “Connection-level analysis and modeling of network traffic”, Proceeding of ACM SIGCOMM Internet
PHỤ LỤC A - MỘT SỐ CễNG CỤ THU THẬP VÀ ĐO
LƯỜNG LƯU LƯỢNG GểI HIỆN Cể.
Tờn Một số chức n ng chớnh ă Ngu n ồ
Ở ứ m c gúi
Tcpdump Bắt cỏc gúi IP/TCP trờn cỏc mạng LAN Ethernet .
http://www.tcpdump.org/
Ethereal Bắt và hiển thị cỏc cỏc gúi trờn mạng