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针对网络流量表现出的非线性和非平稳性等复杂的动力学特征,提出一种基于小波的网络流量异常协同相变检测方法。该方法从网络流量时间序列的离散小波域出发,利用序参量的非线性动力学方程描述网络流量系统的复杂行为,采用势函数来刻画网络流量系统的非平稳相变过程,进一步分析了网络流量状态与各种攻击模式之间的变化关系,并通过协同学模型对网络流量序参量进行演化,当相应序参量收敛时,即可检测到相应的攻击模式或是正常流量模式。最后,采用了DARPA 1999数据集进行了实验测试,网络流量异常的平均检测率达到了90.00%,而平均误检率只有15.03%。实验结果表明,基于小波的协同相变方法可以用于网络流量异常检测。 相似文献
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提出一种基于小波分解的网络流量时间序列的分析和预测方法。将非平稳的网络流量时间序列通过小波分解成为多个平稳分量,采用自回归滑动平均方法分别对各平稳分量进行建模,将所有分量的模型进行组合,得到原始非平稳网络流量时间序列的预测模型。在仿真实验中,利用网络流量文库的时间序列数据建立了预测模型,并对其进行独立测试检验。仿真结果表明,本预测方法提高了网络流量时间序列的预测准确率,是一种有效、稳健的网络流量预测方法。 相似文献
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提出一种新的网络流量异常检测算法,拟对观察值序列进行AR模型的拟合,并以残噪函数值作为统计量,用指数平滑方法来实现前一个统计量对后一个统计量的预测,从而完成对异常流量的判断。该算法与GLR检测算法相比更为及时高效,比直接用指数平滑技术对观测值进行检测更为准确可靠,在OPNET模拟的网络流量异常检测中,该算法性能较为理想。 相似文献
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CERNET流量行为季节预测模型 总被引:5,自引:0,他引:5
网络流量行为预测是网络行为学的一个重要研究方向 .常规的网络流量预测大多采用的是 ARIMA时间序列模型 ,但普通时间序列预测模型的参数难以估计并且模型较难处理非平稳时间序列问题 .本文基于时间序列的神经网络模型研究 ,根据网络流量行为的季节性特点 ,提出了季节型神经网络模型 .用模型对 CERNET网络流量行为的预测分析表明 ,该模型预测效果较好 ,结果合理 ,对进行网络实时监控及网络管理都具有一定的理论和实践价值 . 相似文献
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传统网络流量预测方法大多数关注短期预测,而长期预测能够更好地指导基站小区无线设备扩缩容。集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)能够使非平稳时间序列转化成平稳时间序列,Prophet模型能够准确地对流量序列进行较准确的长期预测,基于以上模型方法的优点和基站小区网络流量的非线性和非平稳性特点,提出一种Prophet混合EEMD的基站小区网络流量预测方法(E-Prophet)。采用EEMD将网络流量序列分解成若干固有模态函数(intrinsic mode functions,IMF)分量和一个残差分量;利用Prophet模型对各分量建模,并将各分量预测结果进行线性组合,得到最终的预测结果。利用实际基站小区网络流量数据对方法进行验证,结果表明:E-Prophet对于网络流量长期预测比Prophet、SARIMA、LSTM以及结合EMD和Prophet的模型具有更高的准确度和鲁棒性。 相似文献
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传统上对网络流时间序列分析多采用线性分析方法,没有充分利用到网络流客观存在的非线性特征信息,从而使数据分析能力受限。提出了基于定量递归分析递归率REC特征的网络流量相空间重构监测模型,基于相空间重构和递归图分析,设计了网络流量的REC递归率的定量递归特征作为网络流量序列分析的数据支撑。使用平均互信息算法和虚假最近邻点算法求取流量序列的相空间重构的关键参数,利用递归图中有规律的点线检验网络总出口流量的确定性和可预测性,利用REC特征监测网络流量序列的异常流量和特性进行分析。仿真实验表明,网络流量序列的定量递归特征具有较强的稳定性和自相似性,精度较传统特征统计方法提高19%以上,采用REC递归率特征对异常流量序列的预测预报监测准确率为99.7%,比采用传统的其它非线性递归特征提高了13.2%,展示了算法在网络流量和非平稳数据序列分析中的优越性能。 相似文献
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基于小波技术的网络流量分析和预测 总被引:3,自引:0,他引:3
互联网流量数据属于非平稳的时间序列,具有很强的突发性和自相似性等分形特征.小波分析能够保持对象的尺度不变性,很适合分析和处理自相似过程.分析了常见流量模型的优缺点,利用小波技术将网络流量分解、重构,并结合传统FARIMA模型分析和预测网络流量,实验结果表明该方法可以有效地对网络流量进行建模和预测. 相似文献
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基于小波分析技术,将原始非平稳时间序列分解为一层近似系数和多层细节系数,对其分别采用自回归滑动平均模型以及BP神经网络模型,对各层系数进行建模与预测;通过整合各层系数,得到原始时间序列的预测值。运用这种方法对因特网某节点网络流量数据和某地区日最高气温数据进行预测的结果表明,建立在小波分解基础上的这两种方法都能够有效地应用于非平稳时间序列的预测;而小波-BP神经网络的预测方法无论是精度还是计算复杂度方面都要明显优于小波-ARMA方法。 相似文献
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为提高网络流量的预测精度,提出一种基于混沌理论和最小二乘支持向量机相结合的网络流量预测方法。采用相空间重构对网络流量时间序列进行重构,恢复网络流量的演化轨迹,采用非线性预测能力强的最小二乘支持向量机对网络流量时间序列进行训练建模,采用混沌粒子群算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,从而获得最优网络流量预测模型。用实际网络流量数据对该算法有效性进行验证,结果表明该方法能够很好刻画网络流量的变化趋势,提高了网络流量的预测精度,预测性能优于传统的预测方法。 相似文献
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网络流量本质上属于非平稳的时间序列模型,很大程度上受到人的行为的干扰,这使得异常的检测变得极其复杂.探讨了异常现象、Lipschitz正则性与小波变换模极大三者之间的关系,总结出网络中几类常见的异常现象,并对其表现形式进行分析,得出它们的Lipschitz正则性和小波变换模极大衰减规律,最后为了验证此规律,对含有异常的几段真实流量进行分析.结果表明上述规律普遍存在,可以作为异常检测的依据. 相似文献