基于网络流量小波分析的异常检测研究

• 作者: 尹浩 潘梅森 肖政宏
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络流量 小波分析 自相似性 Hurst参数 异常检测
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 网络通信
• 页码范围: 299-301
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.02.099

摘要

网络流量是局域网和广域网的重要特征之一,小波分析能将复杂的非线性网络流量时间序列分解成不同频率的子序列.基于小波分解的思想,利用网络流量的自相似特性来对网络的异常行为进行检测,给出了根据网络流量自相似特征参数的偏差来检测攻击的方法,对不同分辨率下Hurst参数的变化进行了比较分析.在DARPA上的测试结果表明,该方法不仅能够发现网络中存在的突发性流量攻击,还能够确定异常发生的位置.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖政宏	湖南文理学院计算机科学与技术系	20	176	7.0	13.0
3	潘梅森	湖南文理学院计算机科学与技术系	43	296	10.0	16.0
4	尹浩	清华大学计算机科学与技术系	23	380	11.0	19.0