基于FRFT自相似参数估计的异常流量检测方法

发布时间：2018-08-04 21:59

【摘要】：针对传统异常流量检测方法检测精度较低,Hurst指数估计受估计序列尺度的影响,提出了基于分数阶傅里叶变换(FRFT)估计Hurst指数的方法。在此基础上,实现了基于Hurst指数变化的异常检测,有效解决了方法实现过程中FRFT最佳估计的分数阶阶数选择及Hurst参数求解的关键问题。实验表明,基于FRFT的估计不受序列非平稳性影响,对Hurst指数估计具有较高的估计精度,并且可以准确地检测网络异常。
[Abstract]:In view of the fact that the detection accuracy of conventional anomaly detection methods is lower than that of Hurst exponent estimation, a method based on fractional Fourier transform (FRFT) is proposed to estimate Hurst exponent. On this basis, the anomaly detection based on the Hurst exponent change is realized, which effectively solves the key problems of the fractional order selection of the FRFT optimal estimation and the solution of the Hurst parameters in the process of the realization of the method. The experimental results show that the estimation based on FRFT is not affected by the nonstationarity of the sequence, and it has a high estimation accuracy for the Hurst exponent estimation, and it can accurately detect the network anomalies.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;
【基金】：国家“973”计划重点资助项目(2012CB315901) 国家“863”计划资助项目(2011AA01A103)
【分类号】：TP393.06

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