本文選題：網(wǎng)絡(luò)入侵　切入點(diǎn)：變化率　出處：《科技通報(bào)》2015年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)算法網(wǎng)絡(luò)入侵預(yù)測(cè)中,網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)數(shù)據(jù)相關(guān)性不強(qiáng),大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)入侵導(dǎo)致預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性不高的問題。提出了一種基于時(shí)序變化率曲面極值(Time-series variation curved surface extremum:TVC-SE)擬合的網(wǎng)絡(luò)入侵預(yù)測(cè)算法。對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量信息數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)獲取,以時(shí)序?yàn)闀r(shí)間度量構(gòu)建變化率曲面模型;分別對(duì)時(shí)序變化率曲面模型的局部極值進(jìn)行迭代計(jì)算,將共有的局部極值作為最終的預(yù)測(cè)極值進(jìn)行存儲(chǔ),同時(shí)以該時(shí)刻的協(xié)同局部極值為參考,提高了網(wǎng)絡(luò)入侵預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該測(cè)試方法能夠達(dá)到較高的測(cè)量精度,虛警率比傳統(tǒng)算法平均降低了12.4%,預(yù)測(cè)時(shí)間減少在2.5 s左右,在不增加成本,符合網(wǎng)絡(luò)程序計(jì)算復(fù)雜度的情況下,滿足了網(wǎng)絡(luò)入侵預(yù)測(cè)的要求。
[Abstract]:In the traditional network intrusion prediction algorithm, the correlation of network detection data is not strong. This paper presents a network intrusion prediction algorithm based on time-series variation curved surface extreme: TVC-SEfitting based on time-series variation curved surface extreme value of time-series variation surface extreme value. The time series is used to construct the rate of change surface model, the local extremum of the time series change rate surface model is calculated iteratively, and the common local extremum is stored as the final prediction extremum. At the same time, the accuracy of network intrusion prediction is improved with the reference of the local extremum of this time. The simulation results show that the proposed method can achieve high measurement accuracy. The average false alarm rate is 12.4s lower than the traditional algorithm, and the prediction time is reduced to about 2.5 seconds, which satisfies the requirement of network intrusion prediction without increasing the cost and meeting the computational complexity of the network program.
【作者單位】： 山東英才學(xué)院信息工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1600726