基于时间序列图挖掘的网络流量异常检测

• 作者: 周颖杰 胡光岷 贺伟淞
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量异常检测 多时间序列 图挖掘
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息技术
• 页码范围: 46-50
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 5442字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2009.01.011

摘要

网络流量异常检测要解决的核心问题之一是获得信息的全面性和流量信息描述的准确性.针对现有网络异常流量检测方法分析多时间序列的不足,提出了一种基于图挖掘的流量异常检测方法.该方法使用时间序列图准确、全面地描述用于流量异常检测的多时间序列的相互关系;通过对项集模式进行支持度计数,挖掘各种频繁项集模式,有利于对各种异常流量的有效检测;通过挖掘各项集之间的关系,引入了项集的权重系数,解决了流量异常检测的多时间序列相互关系的量化问题.仿真结果表明,该方法能有效地检测出网络流量异常,并且对DDos攻击的检测效果明显优于基于连续小波变换的检测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡光岷	电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术重点实验室	59	446	11.0	17.0
2	周颖杰	电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术重点实验室	4	38	3.0	4.0
3	贺伟淞	电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术重点实验室	1	22	1.0	1.0