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基于数据流方法的大规模网络异常发现
基于数据流方法的大规模网络异常发现
作者:
云晓春
胡铭曾
郑仲
郑军
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
异常发现
数据流
大规模网络
突发高频事件
概要数据结构
摘要:
随着网络规模和速度的增加,大规模网络异常发现要求检测算法能够在无保留状态或者少保留状态下对G比特级的海量网络业务量数据进行实时在线分析.针对在高速骨干网上进行大规模网络异常发现的特点和要求,提出了一种基于数据流的大规模网络异常发现的方法,第一次将数据流模型用于大规模网络的异常发现.主要包括以下创新点:设计了一种面向异常发现的网络流量概要数据结构和突发高频事件检测算法;提出了一种基于安全监测策略定制的预查询方法来进行多数据流的关联监测并且对数据流查询进行了优化;在真实数据分析的基础上,对网络业务量进行了数据约减,使得监测部分特殊类型的数据流能最大程度地获得整体网络业务量的变化特征以提高异常发现的效率.通过真实网络环境下的实验和性能评价验证了数据流方法的有效性.
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基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法
复杂网络
数据挖掘
数据流密度
增量子空间
一种大规模网络数据缓存方法的改进
网络
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文献信息
篇名
基于数据流方法的大规模网络异常发现
来源期刊
通信学报
学科
工学
关键词
异常发现
数据流
大规模网络
突发高频事件
概要数据结构
年,卷(期)
2006,(2)
所属期刊栏目
学术论文
研究方向
页码范围
1-8
页数
8页
分类号
TP393.08
字数
6757字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:1000-436X.2006.02.001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
胡铭曾
哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心
131
2150
26.0
42.0
2
云晓春
哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心
87
2099
25.0
42.0
3
郑军
哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心
7
72
4.0
7.0
4
郑仲
哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心
1
46
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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引文网络
引文网络
二级参考文献
(4)
共引文献
(36)
参考文献
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节点文献
引证文献
(46)
同被引文献
(18)
二级引证文献
(130)
1974(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1990(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1998(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2001(2)
参考文献(1)
二级参考文献(1)
2003(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
2004(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2006(3)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(3)
二级引证文献(0)
2006(3)
引证文献(3)
二级引证文献(0)
2007(4)
引证文献(4)
二级引证文献(0)
2008(5)
引证文献(5)
二级引证文献(0)
2009(11)
引证文献(5)
二级引证文献(6)
2010(16)
引证文献(9)
二级引证文献(7)
2011(16)
引证文献(4)
二级引证文献(12)
2012(21)
引证文献(7)
二级引证文献(14)
2013(12)
引证文献(2)
二级引证文献(10)
2014(18)
引证文献(2)
二级引证文献(16)
2015(19)
引证文献(1)
二级引证文献(18)
2016(14)
引证文献(1)
二级引证文献(13)
2017(13)
引证文献(2)
二级引证文献(11)
2018(13)
引证文献(0)
二级引证文献(13)
2019(11)
引证文献(1)
二级引证文献(10)
研究主题发展历程
节点文献
异常发现
数据流
大规模网络
突发高频事件
概要数据结构
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信学报
主办单位:
中国通信学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-436X
CN:
11-2102/TN
开本:
大16开
出版地:
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
邮发代号:
2-676
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
6235
总下载数(次)
17
总被引数(次)
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