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| 基于分形特性的宏观网络流量异常分析 | |
| 引用本文： | 许晓东,朱士瑞,孙亚民.基于分形特性的宏观网络流量异常分析[J].通信学报,2009,30(9):43-53. |
| 作者姓名： | 许晓东 朱士瑞 孙亚民 |
| 作者单位： | 1. 南京理工大学计算机科学与技术学院,江苏,南京,210094;江苏大学现代教育技术中心,江苏,镇江,212013 2. 江苏大学现代教育技术中心,江苏,镇江,212013 3. 南京理工大学计算机科学与技术学院,江苏,南京,210094 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，江苏省教育厅高校科学研究基金资助项目 |
| 摘 要： | 基于宏观网络流量汇聚的分形结构,从流量的全局标度指数和局部标度指数出发,对流量异常进行定性和定量分析.利用多分形奇异谱和Lipschitz正则性分布分析流量异常的分形参数,试图找出这些参数的变化轨迹与异常出现的对应关系.实验结果表明异常的发生在奇异谱和Lipschitz正则性分布中确实有明显的体现.基于此特性构建了新的多分形异常检测算法并设计了新的检测框架,对DARPA 1999年数据的实验表明,算法在低误报率的前提下,达到了较高的检测率,优于EMERALD算法. |
| 关 键 词： | 异常检测 多分形奇异谱 Lipschitz正则性分布 |
Anomaly detection algorithm based on fractal characteristics of large-scale network traffic |
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| XU Xiao-dong,ZHU Shi-rui,SUN Ya-min.Anomaly detection algorithm based on fractal characteristics of large-scale network traffic[J].Journal on Communications,2009,30(9):43-53. | |
| Authors: | XU Xiao-dong ZHU Shi-rui SUN Ya-min |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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