基于往返时延矩阵子空间的网络异常检测方法

• 作者: 李柏楠 罗兴国 钱叶魁
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 主成分分析 子空间 往返时延 矩阵
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 215-224
• 页数: 10页
• 分类号: TP393
• 字数: 6329字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2015.39.02.015

摘要

针对以往的网络异常检测方法仅关注单条链路或路径的异常行为以及需要复杂的基于流量矩阵的监测技术的问题,该文构建了往返时延(RTT)矩阵模型,引入了RTT矩阵子空间概念,提出了基于RTT矩阵子空间的分析(ARMS)方法.对Abilene实测数据集的分析验证表明,ARMS方法完全满足进行异常检测的两个前提条件.在NS2上设计的仿真试验表明,ARMS方法较之传统的时间序列分析方法能够更准确地检测网络异常,当异常流量较大或分布较广时检测效果更好,且算法复杂度没有随着网络拓扑规模增加而急剧恶化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗兴国	国家数字交换系统工程技术研究中心系统集成芯片设计技术研究实验室	29	88	6.0	8.0
2	李柏楠	国家数字交换系统工程技术研究中心系统集成芯片设计技术研究实验室	2	4	1.0	2.0
6	钱叶魁	防空兵学院指挥控制系	1	3	1.0	1.0