基于概要数据结构可溯源的异常检测方法

• 作者: 吴泉源 李爱平 罗娜 陆华彪
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 概要数据结构 溯源性 EWMA 均值均方差模型
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 2008年中国计算机大会推荐优秀论文
• 页码范围: 2899-2906
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 4353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2009.03685

摘要

提出一种基于sketch概要数据结构的异常检测方法.该方法实时记录网络数据流信息到sketch数据结构,然后每隔一定周期进行异常检测.采用EWMA(exponentially weighted moving average)预测模型预测每一周期的预测值,计算观测值与预测值之间的差异sketch,然后基于差异sketch采用均值均方差模型建立网络流量变化参考.该方法能够检测DDoS、扫描等攻击行为,并能追溯异常的IP地址.通过模拟实验验证,该方法占用很少的计算和存储资源,能够检测骨干网络流量中的异常IP地址.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴泉源	国防科学技术大学计算机学院	85	1515	24.0	36.0
2	李爱平	国防科学技术大学计算机学院	34	181	8.0	10.0
3	罗娜	国防科学技术大学计算机学院	1	20	1.0	1.0
4	陆华彪	国防科学技术大学计算机学院	3	38	3.0	3.0