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针对现有单链路流量异常检测和全局流量异常检测方法存在的不足,该文提出一种全局的多流量相关异常检测算法。该算法利用同一异常在不同链路或OD流所产生的多个异常流量信号在频率、幅值变化特征等方面具有相似性这一特点,将这种相似性作为检测的依据来检测异常。通过每个OD流或链路的前期流量数据进行下一时刻的流量预测,将实际流量数据减去预测流量值得到异常流量值;通过多个OD流或链路之间的全局相关分析进行流量异常检测。仿真结果表明该文提出的方法能够有效地检测其他单链路和全局异常检测方法无法检测的异常。 相似文献
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分布式异常流量(如DDoS等)分布式地存在于网络多条链路中,且单条链路的流量异常特征不明显,检测具有很大的难度。丈中提出一种分布式隐蔽异常流量的多尺度空间检测方法,可在网络中的骨干结点上进行早期检测,该方法对骨干网络结点上直接可得的多条链路流量分别进行多尺度小波包分析,找到不同时段下的异常频段,获取该时段下的多个异常重构信号,再从空间上通过核密度估计评估这些信号构成的高维空间点在该时段下的异常程度,作为检测依据。美国教育骨干网实际流量数据和合成的分布式异常流量检测结果表明:文中方法能取得比现有方法更好的检测结果。 相似文献
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基于网络全局流量异常特征的DDoS攻击检测 总被引:2,自引:0,他引:2
由于分布式拒绝服务(DDoS)攻击的隐蔽性和分布式特征,提出了一种基于全局网络的DDoS检测方法。与传统检测方法只对单条链路或者受害者网络进行检测的方式不同,该方法对营运商网络中的OD流进行检测。该方法首先求得网络的流量矩阵,利用多条链路中攻击流的相关特性,使用K L变换将流量矩阵分解为正常和异常流量空间,分析异常空间流量的相关特征,从而检测出攻击。仿真结果表明该方法对DDoS攻击的检测更准确、更快速,有利于DDoS攻击的早期检测与防御。 相似文献
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与公有云计算相比,针对数据与计算双重密集型任务的私有云计算系统对计算效率和系统管理效率提出了更高的要求,目前的公有云计算系统显得过于复杂和繁琐,因此需要一种简便易用的能够适应数据与计算密集型任务的私有云计算系统实现。借鉴公有云计算的相关理论和实现方法,提出了一种针对数据与计算双重密集型任务的私有云计算系统实现方案。该方案通过作业文件描述用户的计算任务,确定计算任务的计算模型和计算的输入输出文件;针对私有云的特点,简化Google云计算系统的MapReduce并行处理框架,得到更加直观的数据计算模型;自动连 相似文献
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