10.16652/j.issn.1004-373x.2017.07.023
基于时间序列分析的网络流量异常检测
为了准确检测出网络流量的异常现象,保证网络的正常工作,提出基于时间序列分析的网络流量异常检测模型.根据网络流量数据间的相似性,采用小波分析对网络流量进行分解,划分为更小尺度的分量,然后采用时间序列分析法——灰色模型和马尔可夫模型分别对高频分量和低频分量进行网络流量异常检测,并采用小波分析对它们的检测结果进行融合,最后采用网络流量异常仿真实验进行分析.结果表明,时间序列分析模型的工作过程简单,提高了网络流量异常检测率,误检率要低于其他网络流量异常检测模型,获得更优的网络流量异常检测实时性.
网络系统、流量异常检测、灰色模型、小波分析
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TN915.07-34;TP391
2017-05-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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85-87,91