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针对流量异常检测中的基线和阈值难以精确刻画的问题,提出了一种基于预测和动态阈值的异常检测机制.通过构造混沌支持向量机预测模型对流量基线值进行确定;采用假设检验的异常检验方法,利用一天中各时段对应训练集拟合残差符合正态分布的特点构造符合t分布的随机变量,进而计算各时段预测残差的置信区间来动态地确定网络流量的阈值.实验结果表明,预测模型具有很高的预测精度,该异常检测机制具有一定的可行性. 相似文献
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将相关向量机(RVM)分类模型应用于网络流量分类问题中. 首先对实验数据进行了标准化处理, 然后将RVM与其他机器学习算法进行了性能比较, 最后在RVM分类结果预测概率中引入置疑区间概念, 研究了置疑区间范围及其对分类准确性的影响, 并基于此提出了一种新的混合流量分类方法. 实验结果表明: 1) RVM在准确性等3方面性能指标上优于SVM, 且在小样本情况下仍具有较高的分类准确率; 2) 置疑区间[0.1,0.9]内的分类预测准确率较低, 而置疑区间之外的分类预测准确率在98%以上. 相似文献
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ODA-IPNMF: 一种在线全网络流量异常检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为实时、高效地检测网络流量异常,提出一种基于增量投影非负矩阵分解(IPNMF)的全网络流量异常检测方法(ODA-IPNMF).提出一种增量投影非负矩阵算法,该算法不仅具有与PCA相同的表达形式,还能以增量的方式构建正常子空间和异常子空间,进而利用Shewhart控制图实现全网络流量异常的在线检测.理论分析表明,该方法计算开销远小于NMF-NAD,具有更高的实用价值;模拟网络数据以及实测网络数据实验表明,基于NMF异常检测方法(NMF-NAD和ODAIPNMF)的检测性能优于PCA方法;本文所提ODA-IPNMF与NMF-NAD网络异常检测效果相当,且可在线检测网络异常. 相似文献
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网格计算环境中的应用安全模型设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
网格计算是近年来兴起的一个研究热点.它的出现和发展使得解决高性能计算领域的问题和挑战成为可能.而安全问题是网格计算成败的关键,因此,分析了当前网格计算环境的安全需求和网格安全基础设施(GSI)以及数字证书在GSI中的应用,并针对其存在的不足,设计了一种新型的网格应用安全模型,并基于网格计算环境实现了该模型. 相似文献