【摘要】：將移動運(yùn)營商核心網(wǎng)絡(luò)中的故障點定位到設(shè)備和端口需要分析大量數(shù)據(jù)樣本,耗時較長。針對該問題,提出一種以歷史數(shù)據(jù)為參照的異常流量檢測方法。構(gòu)建歷史流量數(shù)據(jù)庫,在此基礎(chǔ)上利用短時的面積特征與梯度特征刻畫網(wǎng)絡(luò)的流量行為,及時發(fā)現(xiàn)異常流量,并設(shè)計分級多粒度方法定位造成異常流量的故障點。實驗結(jié)果表明,與自適應(yīng)閾值法、K-means聚類法和多維熵法相比,該方法能取得較好的在線異常流量檢測效果,準(zhǔn)確定位出現(xiàn)故障及異常流量的設(shè)備及端口。
[Abstract]:It takes a long time to locate the fault points in the mobile operator's core network to the equipment and port, and it takes a long time to analyze a large number of data samples. In view of this problem, an anomaly traffic detection method based on historical data is proposed. The historical traffic database is constructed. On this basis, the network traffic is depicted with short time area features and gradient features. The experimental results show that, compared with the adaptive threshold method, the K-means clustering method and the multidimensional entropy method, the method can obtain better on-line abnormal flow detection results and accurately locate the equipment and port of the fault and abnormal flow.
【作者單位】： 中國移動通信集團(tuán)湖北有限公司;湖北城市建設(shè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;信陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院;華中科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：中國移動通信集團(tuán)湖北有限公司TD-SCDMA聯(lián)合創(chuàng)新實驗室項目“基于大數(shù)據(jù)流量建模的分組域核心網(wǎng)運(yùn)維方法研究”(HBMC-3510-JS-JSZX-2015-1197)
【分類號】：TP393.06

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本文編號：2169616