基于尖点突变模型的联动网络流量异常检测方法

针对现有方法没有考虑联动网络流量的非线性动力学特性,以及不能有效区分正常联动业务流量和异常攻击流量的问题,提出了一种基于尖点突变模型的联动流量异常检测方法。通过对联动网络流量非线性动力学特征参数的分析与提取,建立正常流量的尖点突变模型;利用模型的平衡曲面来描述网络流量系统的行为,构造正常网络流量行为的平衡曲面;并以网络流量行为相对于正常平衡曲面的偏离程度作为异常检测的依据。实验结果表明,所提方法具有较高的检测率和较低的误报率。     

基于层叠模型的网络流量异常检测方法*

进行网络流量异常检测,需要对正常流量行为建立准确的模型,根据异常流量与正常模型间的偏离程度作出判断。针对现有网络流量模型中自相似模型与多分形模型无法全面刻画流量特征的不足,提出了一种基于流量层叠模型分析的异常检测算法,采用层叠模型对整个时间尺度上的流量特征进行更准确的描述,并运用小波变换对流量的层叠模型进行估计,分析异常流量对模型估计的影响,提出统计累计偏离量进行异常流量检测的方法。仿真结果表明,该方法能够有效检测出基于自相似Hurst系数方法不能检测的弱异常以及未明显影响Hurst系数变化的异常流。     

基于决策树的网络流量异常分析与检测

针对现有网络流量异常检测方法准确率较低的问题,提出基于决策树的网络流量异常分析与检测方法。研究网络流量结构特征及流量异常的交叉熵表示方法。采用C4.5算法建立决策树模型,将具有连续性的属性值离散化,根据最大信息增益比逐层选取分类属性,依此规则对流量数据进行分类。实验结果表明,当该方法的检测准确率达90%以上时,误报率可控制在5%以内,与同类方法相比能更准确地发现网络流量异常并进行分类。     

基于词袋模型聚类的异常流量识别方法

针对现有异常流量检测方法的识别准确率低且快速识别需要确定阈值等问题,基于词袋模型聚类,提出一种改进的网络异常流量识别方法。通过对已有的异常流量和正常流量进行K-means均值聚类,得到网络流量中的流量关键点,将网络流量转化映射到相应流量关键点后建立直方图,并采用半监督学习方式对异常流量进行检测。实验结果表明,与基于朴素贝叶斯、支持向量机等的识别方法相比,该方法具有更好的异常流量识别效果。     

一种网络流量异常检测模型

网络流量异常影响网络性能,严重时造成网络中断,在基于统计的网络流量异常检测模型基础上,本文提出一种改进的方法。首先对采样数据进行预处理,去除坏值;然后采用统计学方法对网络流量稳态模型进行建模和更新,选择表现流量特征明显、属性相关性小的指标反映网络流量;最后利用同比和环比相结合的方法对网络流量进行异常判断。实验结果表明,该方法能对网络流量异常有较好的监控,并减小异常检测的误判率。     

智能变电站过程层网络异常流量检测

为了避免智能变电站过程层网络通信出现异常变动的现象,需要准确检测智能变电站过程层网络异常流量,为此提出新型的检测方法.设计了基于网络演算的变电站通信网络流量计算模型,将根节点全部设成信源,通过流量路由实现周围输入与输出端口的联系,获取智能变电站过程层网络中全部设备端口输入与输出流量.还应用优化支持向量模型进行异常流量检测,将网络异常流量与正常流量分类,实现智能变电站过程层网络异常流量检测.实验结表明:在检测,网络流量特征提取、异常流量检测效果均符合应用需求.     

网络未知攻击检测的深度学习方法

为了实现入侵检测系统对未知攻击类型的检测,提出基于深度学习的网络异常检测方法。利用置信度神经网络,对已知类型流量和未知攻击流量进行自适应判别。基于深度神经网络,制定置信度估计方法评估模型分类结果,训练模型面向已知类型流量时输出高置信度值,识别到未知攻击流量时输出低置信度值,从而实现对未知攻击网络流量的检测,并设计自适应损失平衡策略和基于学习自动机的动态正则化策略优化异常检测模型。在网络异常检测UNSW-NB15和CICIDS 2017数据集上进行仿真实验,评估模型效果。结果表明,该方法实现了未知攻击流量的有效检测,并提高了已知类型流量的分类效果,从而增强了入侵检测系统的综合性能。     

利用链路相关性进行网络流量异常检测

传统的网络异常检测方法应用于具有较大链路数量的网络上时,往往存在着误报率高、检测范围不够全面、检测效率不能满足高速网络实时监测需求等问题。由于多链路之间往往存在有较强的相关性,这种相关性反映了链路流量的整体趋势,可以被用来进行网络流量异常分析。采用基于PCA的相关性分析方法对网络流量异常检测进行研究,利用链路之间相关性评估网络流量的异常。实验证明,这种方法应用于大规模流量异常检测是简单有效的。     

基于统计的网络流量异常检测模型

提出了一个基于统计的流量异常检测模型。根据网络流量的可测度集,描绘了一个正常网络流量的基线。参照该正常流量基线,使用假设检验理论进行异常检测。采用一个基于滑动窗口的流量更新策略,使异常检测能够更加高效。论述了在高速网络情况下提高检测性能的方法。     

一种基于统计的网络流量异常检测方法

异常的网络环境往往可以通过观察网络流量的变化而提前发现,因此,如何实时准确地判定流量异常便成为网络异常检测中的重点。本文将自适应滤波理论引入网络流量异常检测,提出一种基于自适应AR模型的网络流量异常检测方法,该方法收敛快、精度高,能降低误报率,从而使异常检测更准确。