基于时间序列分析的网络流量异常检测

发布时间：2019-01-29 01:19

【摘要】：为了准确检测出网络流量的异常现象,保证网络的正常工作,提出基于时间序列分析的网络流量异常检测模型。根据网络流量数据间的相似性,采用小波分析对网络流量进行分解,划分为更小尺度的分量,然后采用时间序列分析法——灰色模型和马尔可夫模型分别对高频分量和低频分量进行网络流量异常检测,并采用小波分析对它们的检测结果进行融合,最后采用网络流量异常仿真实验进行分析。结果表明,时间序列分析模型的工作过程简单,提高了网络流量异常检测率,误检率要低于其他网络流量异常检测模型,获得更优的网络流量异常检测实时性。
[Abstract]:In order to accurately detect the abnormal phenomena of network traffic and ensure the normal operation of the network, a network traffic anomaly detection model based on time series analysis is proposed. According to the similarity of network traffic data, wavelet analysis is used to decompose network traffic into smaller scale components. Then the high frequency component and the low frequency component are detected by the grey model and Markov model, respectively, and the wavelet analysis is used to fuse the detection results. Finally, the network traffic anomaly simulation experiment is used to analyze. The results show that the work process of the time series analysis model is simple, the detection rate of network traffic anomaly is improved, the false detection rate is lower than that of other network traffic anomaly detection models, and the real-time detection of network traffic anomaly detection is better.
【作者单位】： 景德镇陶瓷大学信息工程学院;
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2417500