基于滑动窗口模型空间重组的网络流量检测

发布时间：2018-12-28 12:42

【摘要】：为克服传统时间序列分析方法对小数据信息数据和非平稳序列检测不稳定的限制,引入滑动窗口模型思想,提出了滑动时间窗口模型的网络流量序列重组空间异构的检测方法。通过计算仿真得到不同时间窗阈值下的网络流量序列递归图,检验出网络总出口流量的确定性。通过提取递归图中异常特征点的定量递归特征的方法实现对流量异常的检测和评估。仿真实验表明,提取的流量序列定量递归特征具有较强的稳定性和自相似性,算法能有效检测出网络流量序列的隐藏异常波,尤其适合于小数据量时间序列和非平稳数据的检测和分析。
[Abstract]:In order to overcome the limitation of the traditional time series analysis method on the instability of small data information data and non-stationary sequence detection, a sliding window model is introduced, and a method of detecting heterogeneous network traffic sequence recombination space based on sliding time window model is proposed. The recursion graph of network traffic sequence under different threshold value of time window is obtained by computer simulation, and the determinacy of total outlet flow of network is verified. The detection and evaluation of flow anomalies are realized by extracting the quantitative recursive features of outliers in recursive graphs. Simulation results show that the extracted quantitative recursive features of traffic sequences have strong stability and self-similarity, and the algorithm can effectively detect hidden abnormal waves of network traffic sequences. It is especially suitable for the detection and analysis of time series and non-stationary data of small amount of data.
【作者单位】： 天津开发区职业技术学院电子信息学院;
【分类号】：TP393.06

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本文编号：2393956