基于時(shí)間特征的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)
本文選題:網(wǎng)絡(luò)管理 + 網(wǎng)絡(luò)流量; 參考:《遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2013年04期
【摘要】:為了解決傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)管理方法不能適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性、不能準(zhǔn)確刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)異常行為的問(wèn)題.采用一種基于時(shí)間特征的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)模型,研究分析網(wǎng)絡(luò)流量的變化規(guī)律.利用指數(shù)平滑預(yù)測(cè)算法對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行預(yù)測(cè),利用中心極限定理并結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)確定動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)流量閾值,對(duì)當(dāng)前和未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)流量異常進(jìn)行檢測(cè).研究結(jié)果表明:當(dāng)網(wǎng)絡(luò)流量發(fā)生異常時(shí),該模型能夠進(jìn)行有效的檢測(cè),能準(zhǔn)確地描述網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀況.該算法提高了網(wǎng)絡(luò)流量檢測(cè)的智能性,具有較高的實(shí)用價(jià)值.
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional network management method can not adapt to the network complexity and can not accurately depict the abnormal behavior of the network. An anomaly detection model of network traffic based on time characteristics is used to study and analyze the variation of network traffic. The exponential smoothing algorithm is used to predict the future network traffic, and the center limit theorem and practical experience are used to determine the dynamic network traffic threshold to detect the current and future network traffic anomalies. The results show that when the network traffic is abnormal, the model can effectively detect and accurately describe the network operation. The algorithm improves the intelligence of network traffic detection and has higher practical value.
【作者單位】: 呼倫貝爾學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】:內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2011BS0905) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11XTQ009) 呼倫貝爾學(xué)院科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(YJZDZC201202)
【分類(lèi)號(hào)】:TP393.06
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1805596
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