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摘要:
为了改善高速网络环境下异常检测的准确性和及时性,提出了一种多时间尺度同步的异常检测算法DA-MTS.该算法通过无抽取Haar小波变换对网络流量时间序列进行预处理,获得的细节信号逼近高斯白噪声,根据正态分布的"3 σ"法则可以判断细节信号中存在的异常变化.分析和实验表明,该算法能够同时在多个时间尺度上以递推方式进行无延迟的异常检测,不但提高了异常检测的准确性,而且保证了异常发现的及时性.
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内容分析
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文献信息
篇名 多时间尺度同步的网络异常检测方法
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 网络流量 异常检测 时间序列 àtrous小波变换
年,卷(期) 2007,(12) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 60-65
页数 6页 分类号 TP393
字数 5047字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-436x.2007.12.010
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 云晓春 中国科学院计算技术研究所 46 890 15.0 29.0
2 曹震中 曲阜师范大学计算机科学学院 7 24 2.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
网络流量
异常检测
时间序列
àtrous小波变换
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
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2-676
1980
chi
出版文献量(篇)
6235
总下载数(次)
17
总被引数(次)
85479
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导