基于往返时延矩阵子空间的网络异常检测方法

发布时间：2017-11-01 19:37

  本文关键词：基于往返时延矩阵子空间的网络异常检测方法

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【摘要】：针对以往的网络异常检测方法仅关注单条链路或路径的异常行为以及需要复杂的基于流量矩阵的监测技术的问题,该文构建了往返时延(RTT)矩阵模型,引入了RTT矩阵子空间概念,提出了基于RTT矩阵子空间的分析(ARMS)方法。对Abilene实测数据集的分析验证表明,ARMS方法完全满足进行异常检测的两个前提条件。在NS2上设计的仿真试验表明,ARMS方法较之传统的时间序列分析方法能够更准确地检测网络异常,当异常流量较大或分布较广时检测效果更好,且算法复杂度没有随着网络拓扑规模增加而急剧恶化。
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心系统集成芯片设计技术研究实验室;防空兵学院指挥控制系;
【关键词】： 异常检测 主成分分析 子空间 往返时延 矩阵
【基金】：国家自然科学基金(61070173) 国家863计划项目(2007AA01Z418) 江苏省自然科学基金(BK2009058)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 网络异常是指网络运行偏离正常状态的情况[1]。导致网络异常的原因很多,包括网络设备误配置、网络故障、网络安全事件(分布式拒绝服务攻击、蠕虫传播等)以及不寻常的用户行为等。异常检测对于保证网络的正常运行具有重要意义,且一直是网络研究的热点。由于网络异常行为通常具

【参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：1128244