【摘 要】
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通过研究网络异常检测,提出了一种基于流分解消除网络噪声的异常检测算法。该算法从高维、非平稳流量中分离出包含异常的随机部分,通过计算随机部分参数的边缘分布和残差,揭
【机 构】
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湖南大学计算机与通信学院,湖南大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60273070,60473031)
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通过研究网络异常检测,提出了一种基于流分解消除网络噪声的异常检测算法。该算法从高维、非平稳流量中分离出包含异常的随机部分,通过计算随机部分参数的边缘分布和残差,揭示了流量异常对随机部分参数的影响,并提出判断网络流量异常的参数标准。实验表明,由于不必将整个时间序列进行分片和单独拟合,算法可以直接处理非稳态流量数据,实现了真正意义上的网络异常检测功能。
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