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统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Partitioning Similarity Matrix with Spectral Clustering
Clustering algorithms have been used to analyze and profile hosts on the Internet. For example, the study in [3] uses an agglomerative clustering algorithm to characterize networked systems based on traffic features in IP packet headers, such as the number of distinct destination IP addresses, the daily count of network traffic volumes in bytes, average TTL (time-to-live) value, etc. In the study of graphical modeling of network traffic, we focus on the social behavior of networked systems in data communications through bipartite graphs and one-mode projection graphs, and are interested in exploring the social-behavior similarity of networked systems to discover inherent traffic clusters.
Figure 5.2 illustrates the schematic process of our clustering approach from constructing bipartite graphs based on IP packets to discovering and analyzing behavior clusters of network prefixes.
An important starting point of a clustering algorithm is to define the appropriate similarity matrix between data points. Here, we use the weighted edge between two hosts $u$ and $v$ of the same prefix in the one-mode projection graph as the similarity measure $s_{u, v}$ between $u$ and $v$, because the weighted edges capture and quantify the social-behavior similarity of host communications in network traffic. Therefore, the weighted adjacency matrix of the one-mode projection graphs for the prefix $\mathcal{M}{\mathcal{P}}$ essentially becomes the similarity matrix $\mathcal{S}{\mathcal{P}}$ which will be used as an input to the spectral clustering algorithm outlined below.
This study applies a simple spectral clustering algorithm developed in [6] due to its wide applications in graph partitioning and its small running time. The original spectral clustering algorithm [6] requires an explicit input of $k$ as the expected number of clusters. Given the infeasibility of predicting the optimal number of behavior clusters in network prefixes without analyzing the traffic data, we therefore augment the algorithm by adding a step of automatically selecting an appropriate value of $k$ as the desired number of the clusters based on the eigenvalue distribution.
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Clustering Analysis of Internet Applications
For the source and destination behavior graphs generated from the traffic of each Internet application, we calculate the adaptive global clustering coefficient. In this study, we consider a unique combination of port number and transport protocol (TCP or UDP) as one Internet application. For example, all network traffic on port 80/TCP is considered as an Internet application. In addition, we focus on network applications with consistent port numbers. Some applications, e.g., peer-to-peer file sharing that use random port numbers to obfuscate their traffic behavior, require additional information, e.g., packet payload and hosts with labeled traffic patterns, to study social behavior of source and destination hosts. In this book, we refer to the adaptive global clustering coefficient as clustering coefficient for simplicity. Figure 5.4 shows the distribution of clustering coefficient for all Internet applications observed from an OC192 Internet backbone link during a 1-min time window. An interesting observation is that the clustered pattern of clustering coefficient, which leads to our next step of applying clustering algorithms to discover the inherent clusters formed by Internet applications sharing similar behavior patterns.
Based on clustering coefficient and other graph properties of Internet applications, we apply a simple $K$-means clustering algorithm [9] to group them into distinct application behavior clusters. The choice of selecting this algorithm is due to its simplicity and wide usage. The features used in the clustering algorithm include clustering coefficients of source and destination behavior graphs, and the ratios of nodes with two or more neighbors in these graphs. In other words, for each source or destination port $p$, we obtain a vector of four features, i.e., $A G C C_{\mathcal{S}p}, A G C C{\mathcal{D}p}$, $r{\mathcal{S}p}$, and $r{\mathcal{D}_p}$, where the first two features are clustering coefficients of source and destination hosts engaging in the application port $p$ and the last two features are ratios of hosts with at least two or more neighbors in one-mode projection graphs on source and destination hosts.
A challenging issue of applying $K$-means clustering algorithms is to find an optimal value of $k$, since the choice of $k$ plays an important role of archiving the high quality of clustering results. Towards this end, we search the optimal value of $k$ by running $K$-means algorithms using a variety of $k$ values and evaluate the best choice of $k$ by comparing the sum of squared error (SSE) with Euclidean distance function between nodes in each cluster [9]. For example, Fig. 5.5 illustrates the distribution of SSE with varying values of $k$ from 1 to 16 . We select $k=9$ as the choice since increasing $k$ from 9 to 10 and above does not bring significant benefits of reducing SSE.
网络分析代考
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Partitioning Similarity Matrix with Spectral Clustering
聚类算法已用于分析和分析 Internet 上的主机。例如，[3] 中的研究使用凝聚聚类算法根据 IP 数据包标头中的流量特征来表征网络系统，例如不同目标 IP 地址的数量、每日网络流量字节数、平均 TTL（ time-to-live) value等。在网络流量的图形建模研究中，我们通过二分图和单模投影图关注网络系统在数据通信中的社会行为，并有兴趣探索社会-网络系统的行为相似性以发现固有的流量集群。
图 5.2 说明了我们的聚类方法从基于 IP 数据包构建二分图到发现和分析网络前缀行为集群的示意性过程。
聚类算法的一个重要起点是定义数据点之间适当的相似性矩阵。在这里，我们使用两个主机之间的加权边在和在在单模投影图中具有相同前缀作为相似性度量秒在,在之间在和在，因为加权边捕获并量化了主机通信在网络流量中的社会行为相似性。因此，前缀的单模投影图的加权邻接矩阵米P本质上变成了相似矩阵小号P它将用作下面概述的光谱聚类算法的输入。
本研究采用了一种在[6]中开发的简单谱聚类算法，因为它在图分区中的广泛应用和运行时间短。原始谱聚类算法 [6] 需要显式输入k作为预期的簇数。鉴于在不分析流量数据的情况下预测网络前缀中行为集群的最佳数量是不可行的，因此我们通过添加自动选择适当值的步骤来增强算法k作为基于特征值分布的所需簇数。
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Clustering Analysis of Internet Applications
对于从每个互联网应用程序的流量生成的源和目标行为图，我们计算自适应全局聚类系数。在这项研究中，我们将端口号和传输协议（TCP 或 UDP）的独特组合视为一个 Internet 应用程序。例如，端口 80/TCP 上的所有网络流量都被视为 Internet 应用程序。此外，我们专注于端口号一致的网络应用。一些应用程序，例如使用随机端口号来混淆其流量行为的对等文件共享，需要额外的信息，例如数据包有效载荷和带有标记流量模式的主机，以研究源主机和目标主机的社会行为。在本书中，为简单起见，我们将自适应全局聚类系数称为聚类系数。图 5。图 4 显示了在 1 分钟时间窗口内从 OC192 互联网骨干链路观察到的所有互联网应用程序的聚类系数分布。一个有趣的观察是聚类系数的聚类模式，这导致我们下一步应用聚类算法来发现由共享相似行为模式的互联网应用程序形成的固有集群。
基于互联网应用程序的聚类系数和其他图形属性，我们应用了一个简单的钾-means 聚类算法 [9] 将它们分组到不同的应用程序行为集群中。选择这个算法的选择是由于它的简单性和广泛的用途。聚类算法中使用的特征包括源和目标行为图的聚类系数，以及这些图中具有两个或多个邻居的节点的比率。换句话说，对于每个源或目标端口p，我们得到一个包含四个特征的向量，即AGCC小号p,AGCC丁p, r小号p， 和r丁p，其中前两个特征是参与应用程序端口的源主机和目标主机的聚类系数p最后两个特征是在源主机和目标主机上的单模投影图中具有至少两个或更多邻居的主机的比率。
一个具有挑战性的申请问题钾-意味着聚类算法是找到一个最优值k, 因为选择k对归档高质量的聚类结果起着重要作用。为此，我们搜索的最优值k通过跑步钾- 意味着使用各种算法k值和评估的最佳选择k通过将平方误差和 (SSE) 与每个集群中节点之间的欧氏距离函数进行比较 [9]。例如，图 5.5 说明了具有不同值的 SSE 的分布k从 1 到 16 。我们选择k=9作为增加以来的选择k从 9 到 10 及以上不会带来降低 SSE 的显着好处。
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