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| 基于网络流量小波分析的异常检测研究* | |
| 引用本文： | 肖政宏,潘梅森,尹浩.基于网络流量小波分析的异常检测研究*[J].计算机应用研究,2007,24(2):299-301. |
| 作者姓名： | 肖政宏 潘梅森 尹浩 |
| 作者单位： | 1. 湖南文理学院,计算机科学与技术系,湖南,常德,415000;清华大学,计算机科学与技术系,北京,100084 2. 湖南文理学院,计算机科学与技术系,湖南,常德,415000 3. 清华大学,计算机科学与技术系,北京,100084 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金 , 中国博士后科学基金 |
| 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. |
| 关 键 词： | 网络流量 小波分析 自相似性 Hurst参数 异常检测 网络流量 小波分析 异常行为 检测研究 Network Traffic Based Wavelet Analysis Anomaly Detection Research 位置 发生 流量攻击 突发性 存在 发现 测试结果 DARPA 比较 变化 特征参数 |
| 文章编号： | 1001-3695(2007)02-0299-03 |
| 修稿时间： | 2005-11-10 |
Survey of Research on Anomaly Detection of Wavelet Analysis Based on Network Traffic |
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| XIAO Zheng hong,PAN Mei sen,YIN Hao.Survey of Research on Anomaly Detection of Wavelet Analysis Based on Network Traffic[J].Application Research of Computers,2007,24(2):299-301. | |
| Authors: | XIAO Zheng hong PAN Mei sen YIN Hao |
| Affiliation: | (1.Dept.of Computer Sciences & Technology, Hunan University of Arts & Science, Changde Hunan 415000, China;2.Dept.of Computer Science & Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China) |
| Abstract: | Network traffic is one of the key properties in LAN as well as WAN,by wavelet analysis,the complex traffic times series can be decomposed into different frequent components.Based on wavelet decomposed,the self-similar of traffic can be used to detect anomaly behavior of network,a method of detecting attacks based on the deviation of Hurst parameter is presented.The changes of Hurst parameter are analyzed and compared in different time scale.Result shows the proposed approach can detect the possible presence of not only an anomaly,but also its location on data set. |
| Keywords: | Network Traffic Wavelets Analysis Self-similarity Hurst Parameter Anomaly Detection |
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