基于随机分形与马尔可夫模型的网络流量异常检测方法

• 作者: 蒋文贤
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 分形 马尔可夫模型 网络流量 异常检测
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 网络
• 页码范围: 166-169
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 4214字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2008.10.057

摘要

随着网络带宽的增加,加密技术的应用和IPv6设备的普及,基于网络数据包和网络协议分析的入侵检测技术不可避免的存在漏检率高且系统资源消耗大的问题.文章分析网络流量所具有随机性、自相似性和平稳性的特征,运用自相似性的随机分形和简化的马尔可夫模型的原理,提出了一种新的基于网络流量的异常检测方法.实验证明该方法能从宏观和微观上发现网络流量的异常情况,有效地提高异常检测率,并降低系统资源消耗.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋文贤	华侨大学计算机科学与技术学院	31	118	6.0	8.0