基于云模型的网络异常流量检测

发布时间：2018-06-25 13:42

  本文选题：异常检测 + 安全特征　； 参考：《计算机工程》2017年01期

【摘要】：网络流量的复杂性、难以预测性以及人们主观评测的差异性等不确定因素,使得网络流量的异常检测成为网络安全防护领域研究的难点问题。通过对流量安全特征的分析提取和范围限定,引入云模型理论,提出一种基于云模型的异常流量检测方法,实现异常检测定性与定量的转换。在已有流量样本的基础上生成异常态势的标尺云,针对待测流量综合利用正向与逆向云产生算法获得不同异常等级的评估云,从而完成网络流量的异常判定。仿真实验表明,该方法能够对网络流量进行有效的异常检测评估。
[Abstract]:The complexity of network traffic, the unpredictability of network traffic and the difference of subjective evaluation make the detection of network traffic anomaly become a difficult problem in the field of network security protection. By analyzing and extracting the security features of traffic and limiting the range, a cloud model theory is introduced to detect abnormal traffic based on cloud model, which realizes the qualitative and quantitative transformation of anomaly detection. Based on the existing traffic samples, the scale cloud of abnormal situation is generated, and the evaluation cloud of different anomaly levels is obtained by using forward and reverse cloud generation algorithms for the traffic under test, thus the anomaly determination of network traffic is completed. Simulation results show that this method can effectively detect and evaluate network traffic.
【作者单位】： 解放军信息工程大学四院;
【基金】：国家科技支撑计划项目(2012BAH47B01) 信息保障技术重点实验室开放基金(KJ-14-105)
【分类号】：TP393.06

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本文编号：2066162