基于时间特征的网络流量异常检测

发布时间：2018-04-26 10:11

  本文选题：网络管理 + 网络流量　； 参考：《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2013年04期

【摘要】：为了解决传统网络管理方法不能适应网络复杂性、不能准确刻画网络异常行为的问题.采用一种基于时间特征的网络流量异常检测模型,研究分析网络流量的变化规律.利用指数平滑预测算法对未来网络流量进行预测,利用中心极限定理并结合实际经验确定动态的网络流量阈值,对当前和未来的网络流量异常进行检测.研究结果表明:当网络流量发生异常时,该模型能够进行有效的检测,能准确地描述网络的运行状况.该算法提高了网络流量检测的智能性,具有较高的实用价值.
[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.
【作者单位】： 呼伦贝尔学院计算机科学与技术学院;
【基金】：内蒙古自然科学基金资助项目(2011BS0905) 国家社会科学基金资助项目(11XTQ009) 呼伦贝尔学院科学研究重点项目(YJZDZC201202)
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1805596