基于自回归滑动平均的网络数据流量预测模型

• 作者: 周强 彭辉
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 无线网络 网络攻击 流量预测 自回归滑动平均
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 75-79
• 页数: 5页
• 分类号: TP319
• 字数: 5710字
• 语种: 中文

摘要

在无线网络中,对入侵攻击的准确和迅速的检测是关系到无线网络安全的重要问题.各种入侵攻击可以由其导致的网络流量的变化来检测.针对网络流量复杂的非线性以及混沌性,结合网络流量的时间序列特性,提出了一种基于自回归滑动平均(ARMA)的网络数据流量预测模型.该模型利用第三方检测系统,不需要耗费网络资源,能够迅速和准确地预测网络流量.采用从16个信道分析器获得的数据流量测量值对模型进行了初始化.仿真实验结果表明,文中提出的模型能够有效地检测网络入侵攻击,提高了整个网络的性能,延长了网络的寿命.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周强	沈阳大学信息中心	8	34	4.0	5.0
2	彭辉	浙江大学计算机学院	4	22	3.0	4.0