基于AR模型的网络异常检测

被引：4

作者：

邹柏贤

李忠诚

机构：

[1] 中国科学院计算技术研究所

[2] 中国科学院计算技术研究所北京

[3] 北京

来源：

关键词：

流量异常; 异常检测; MIB变量; 统计量;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2002.12.001

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

在网络流量管理中流量异常的一般检测方法是阈值监控。文章提出一种新的异常检测方法,选取适当的SNMP管理信息库变量,建立对相关变量的局部AR(自回归)模型,检测并分析一种服务器故障引起的流量异常,获得该故障的特征向量模型;该检测方法比阈值方法有更强的检测功能,并与传统GLR测试方法进行对比。

引用

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