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基于网络流量小波分析的异常检测研究
被引:13
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
肖政宏
[
1
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
潘梅森
[
1
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
尹浩
[
2
]
机构
:
[1]
湖南文理学院计算机科学与技术系
[2]
清华大学计算机科学与技术系
来源
:
计算机应用研究
|
2007年
/ 02期
关键词
:
网络流量;
小波分析;
自相似性;
Hurst参数;
异常检测;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP393.08 [];
学科分类号
:
摘要
:
网络流量是局域网和广域网的重要特征之一,小波分析能将复杂的非线性网络流量时间序列分解成不同频率的子序列。基于小波分解的思想,利用网络流量的自相似特性来对网络的异常行为进行检测,给出了根据网络流量自相似特征参数的偏差来检测攻击的方法,对不同分辨率下Hurst参数的变化进行了比较分析。在DARPA上的测试结果表明,该方法不仅能够发现网络中存在的突发性流量攻击,还能够确定异常发生的位置。
引用
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页数:3
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共 1 条
[1]
水文序列Hurst系数的子波估计
[J].
李贤彬
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
四川大学物理系,四川大学水电学院
李贤彬
;
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
丁晶
;
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
李后强
.
水利学报,
1999,
(08)
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共 1 条
[1]
水文序列Hurst系数的子波估计
[J].
李贤彬
论文数:
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机构:
四川大学物理系,四川大学水电学院
李贤彬
;
论文数:
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丁晶
;
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机构:
李后强
.
水利学报,
1999,
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