基于历史与当前短时特征的异常流量检测

发布时间：2018-08-07 09:38

【摘要】：将移动运营商核心网络中的故障点定位到设备和端口需要分析大量数据样本,耗时较长。针对该问题,提出一种以历史数据为参照的异常流量检测方法。构建历史流量数据库,在此基础上利用短时的面积特征与梯度特征刻画网络的流量行为,及时发现异常流量,并设计分级多粒度方法定位造成异常流量的故障点。实验结果表明,与自适应阈值法、K-means聚类法和多维熵法相比,该方法能取得较好的在线异常流量检测效果,准确定位出现故障及异常流量的设备及端口。
[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.
【作者单位】： 中国移动通信集团湖北有限公司;湖北城市建设职业技术学院信息工程系;信阳职业技术学院;华中科技大学计算机科学与技术学院;
【基金】：中国移动通信集团湖北有限公司TD-SCDMA联合创新实验室项目“基于大数据流量建模的分组域核心网运维方法研究”(HBMC-3510-JS-JSZX-2015-1197)
【分类号】：TP393.06

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本文编号：2169616