上海交通大学学报 ›› 2016, Vol. 50 ›› Issue (9): 1368-1375.doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2016.09.006
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李宇翀, 魏东, 罗兴国, 钱叶魁, 刘凤荣
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摘要： 现有的全网络流量异常检测方法大多是离线方法或是对其进行数据更新的简单在线化改造,无法提供良好的在线检测性能.以全网络多维流量数据为研究的数据源,采用多元增量分析的方法,提出一种非先验自适应的在线异常检测算法.该算法以增量的方式构建流量矩阵的常态模型,不需要特殊的训练数据和独立的训练阶段.采用仿真实验数据和骨干网Abilene的采集数据,并通过与现有广泛采用的离线和在线方法进行对比分析,结果表明该算法在保持较好的检测性能的基础上实现了全网络在线异常检测.
关键词: 多元增量分析, 多维数据处理, 全网络异常检测, 在线算法
Abstract: 现有的全网络流量异常检测方法大多是离线方法或是对其进行数据更新的简单在线化改造,无法提供良好的在线检测性能.以全网络多维流量数据为研究的数据源,采用多元增量分析的方法,提出一种非先验自适应的在线异常检测算法.该算法以增量的方式构建流量矩阵的常态模型,不需要特殊的训练数据和独立的训练阶段.采用仿真实验数据和骨干网Abilene的采集数据,并通过与现有广泛采用的离线和在线方法进行对比分析,结果表明该算法在保持较好的检测性能的基础上实现了全网络在线异常检测.
Key words: 多元增量分析, 多维数据处理, 全网络异常检测, 在线算法
李宇翀, 魏东, 罗兴国, 钱叶魁, 刘凤荣. 基于多元增量分析的全网络在线异常检测方法[J]. 上海交通大学学报, 2016, 50(9): 1368-1375.
李宇翀, 魏东, 罗兴国, 钱叶魁, 刘凤荣. 基于多元增量分析的全网络在线异常检测方法[J]. Journal of Shanghai Jiao Tong University, 2016, 50(9): 1368-1375.
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