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摘要:
根据异常流量对网络自相似的影响,通过研究在流量正常和异常情况下表征自相似程度的Hurst参数分布特点的不同,设计一种异常流量动态自适应检测方法.该方法采用小波分析估计Hurst参数,根据网络自相似程度自适应地调整检测阈值.对MIT林肯实验室的入侵检测数据测试结果表明,该检测方法具有较好的动态自适应性、较高的检测率及较快的检测速度.
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文献信息
篇名 基于自相似的异常流量自适应检测方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 自相似 网络流量 异常检测 小波分析
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 23-25
页数 3页 分类号 TP393
字数 2996字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.05.009
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 马进 上海交通大学信息安全工程学院上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室 172 1734 23.0 31.0
2 陆松年 上海交通大学电子工程系 98 674 14.0 21.0
6 李建华 上海交通大学电子工程系 336 2966 25.0 36.0
10 夏正敏 上海交通大学电子工程系 4 20 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (13)
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参考文献  (5)
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2020(6)
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研究主题发展历程
节点文献
自相似
网络流量
异常检测
小波分析
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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