利用链路相关性进行网络流量异常检测

• 作者: 朱剑 李辉
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 主成份分析 相关性分析 大规模网络流量 异常检测
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 135-137,142
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4300字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.06.037

摘要

传统的网络异常检测方法应用于具有较大链路数量的网络上时,往往存在着误报率高、检测范围不够全面、检测效率不能满足高速网络实时监测需求等问题.由于多链路之间往往存在有较强的相关性,这种相关性反映了链路流量的整体趋势,可以被用来进行网络流量异常分析.采用基于PCA的相关性分析方法对网络流量异常检测进行研究,利用链路之间相关性评估网络流量的异常.实验证明,这种方法应用于大规模流量异常检测是简单有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李辉		9	53	3.0	7.0
2	朱剑		6	4	1.0	1.0