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- 一种IP可追踪性的网络流量异常检测方法CSTPCD摘要：提出了一种支持IP可追踪性的网络流量异常检测方法.该方法实时记录网络数据流信息到概要数据结构,然后每隔一定周期进行异常检测.采用EWMA预测模型预测每一周期的预测值,计算观测值与预测值之间的差异sketch,然后基于差异sketch采用均值均方差建立网络流量变化参考模型.该方法能够检测DDoS、扫描等攻击行为,并能追踪发生异常的流中的IP地址.通过模拟试验验证,该方法占用很少的计算和存储资源,能检测骨干网络流量中的异常IP地址.
- 数据流的核心技术与应用发展研究综述北大核心CSCD摘要：在数据流基本概念的基础上,综述了数据流领域中主要的流模型、构造概要数据结构的算法、连续查询处理和优化技术等热点问题,以及数据流的应用发展.
- 面向数据流的多层Count-Min概要数据结构北大核心CSCDCSTPCD
- 基于流数据的大对象数据缓冲机制北大核心CSCDCSTPCD摘要：通过对关系数据库管理系统PostgreSQL的大对象数据缓冲机制的分析,提出了基于流数据的大对象数据缓冲机制.该机制针对传统大对象数据缓冲所使用的页存储机制存在的性能缺陷,以流数据模型来取代一般的块页读取机制,并根据流数据的存储特点构建基于流数据管道的大对象数据缓冲器结构.该结构在内存中维护一个远小于大对象数据规模的可常驻内存的概要数据结构,从而可以迅速得到用户想要的数据,避免了冗余的磁盘I/O.
- 数据流管理和挖掘技术探析北大核心CSCDCSTPCD摘要：数据流管理和挖掘技术是数据库领域的新研究方向之一.概述了数据库技术的发展趋势以及数据流的概念、特点、体系结构、应用领域,分析了数据流概要数据结构的构造问题和数据流的连续近似查询技术,最后介绍了数据流挖掘技术.旨在描述数据流管理和挖掘技术的发展概况,为进一步的研究提供有益的借鉴.
- 几何布鲁姆过滤器的设计与分析北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对经典计数型布鲁姆过滤器( NCBF)存储和查询性能较低的缺陷,提出了几何布鲁姆过滤器结构GBF.该结构通过引入“哈希指纹”、布鲁姆过滤器两次分割、基于桶负载存放的方法,实现了集合元素的简洁存储、快速查询.基于“微分方程”和“概率论”的相关知识,对GBF模型进行了理论分析和求解,建立了错误概率和计算复杂度的关系表达式,论证了GBF的几何分布特性.仿真结果表明:与NCBF相比,GBF具有较低错误概率和计算复杂度的同时,也能保持较高的空间利用率.
- 数据流分析与技术研究北大核心CSCDCSTPCD摘要：数据流作为一种新的数据形态,不同于传统的静态数据,具有连续快速、短暂易逝和不可预测的特点,对其进行有效地分析和挖掘遇到了极大的挑战.介绍了数据流的基本概念、数据流模型、数据流处理模型和目前一些数据流管理系统,并对数据流技术及其挖掘算法进行归纳和分类论述.
- 流量测量的关键技术分析与研究北大核心CSCDCSTPCD摘要：流量测量在流量计费、网络资源优化和异常检测等方面有广泛的应用.针对传统的流量测量模型缺乏可扩展性的缺点,提出了一种适用于高速网络的可扩展的流量测量模型.该模型采用报文分批处理的思想引入了两级缓冲区结构,使得缓存报文和流量统计两个过程同时进行.基于此模型,抽象了流量测量的两大关键技术,即流量抽样测量技术和概要数据结构.运用此模型进行高速网络的流量测量,不仅会降低资源的需求、提高分析的速度,而且还不会失去准确性.
- 挖掘数据流频繁模式的相关技术和算法研究综述北大核心CSCDCSTPCD
- NBCC:一种数据流上变化的挖掘算法北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对数据流上变化的挖掘问题,提出了算法NBCC,首先利用精确抽样的方法对数据流构建概要数据结构,然后借鉴经典朴素贝叶斯分类方法的思想,将训练样本集分成Ci类,i=1,2,…,m.对测试样本集设定一个阈值α:当P(Ci|X)＜α时,即当样本X属于任何已知类别Ci的概率都小于设定的α时,表明有变化发生,并且保留该变化,记为新类Cm+1,并重复使用该方法.