一种网络流量异常检测模型OACSTPCD
A Model of Anomaly Network Flow Detection
网络流量异常影响网络性能,严重时造成网络中断,在基于统计的网络流量异常检测模型基础上,本文提出一种改进的方法.首先对采样数据进行预处理,去除坏值;然后采用统计学方法对网络流量稳态模型进行建模和更新,选择表现流量特征明显、属性相关性小的指标反映网络流量;最后利用同比和环比相结合的方法对网络流量进行异常判断.实验结果表明,该方法能对网络流量异常有较好的监控,并减小异常检测的误判率.
Anomaly network flow can affect network performance,even causes a serious network interruption.This model is improved on the base of anomaly detection model of network traffic based on statistics.First,it preprocesses the sampling data,removing bad values,and then statistical methods are used to build and update the steady network flow model.It selects some indicators that show the character of flow,and little associate to determine the network flow anomaly.…查看全部>>
崔艳娜
华南师范大学计算机学院,广东广州510631
信息技术与安全科学
流量异常异常检测稳态模型
traffic anomaly anomaly detection steady models
《计算机与现代化》 2013 (8)
151-153,3
广东省科技计划资助项目(2009B090300326)
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