基于高阶方法的网络流量异常检测

• 作者: 孙志毅 李平阳 贺成彬
• 来源期刊: 工业控制计算机
• 关键词: 异常检测 PCA 高阶奇异值分解 高阶正交迭代分解
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 数据采集与通信
• 页码范围: 110,112
• 页数: 2页
• 字数: 1471字
• 语种: 中文

摘要

对大规模网络流量的异常检测是很重要的.主成分分析(PCA)方法基于对原有数据进行简化,在异常检测中得到了广泛应用.对高维数据应用高阶奇异值分解(HOSVD)和高阶正交迭代分解(HOOI)方法,仿真结果表明使用高阶方法进行异常检测提高了检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙志毅	太原科技大学电子信息工程学院	72	344	10.0	15.0
2	贺成彬	太原科技大学电子信息工程学院	2	7	1.0	2.0
3	李平阳	太原科技大学电子信息工程学院	4	7	1.0	2.0