基于高阶累积量配准的网络异常流量识别算法

• 作者: 桑园
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 高阶累积量 网络流量 流量识别 网络安全
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 33-35
• 页数: 3页
• 分类号: TP312
• 字数: 1550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.161246

摘要

在大规模集成互联网络中,需要对网络流量进行异常检测和识别,以保障网络安全.利用高阶累积量对干扰的统计独立性,提出一种基于高阶累积量配准的网络异常流量识别算法.首先进行了网络异常流量的统计信号模型构建,分析了高阶累积量检测方法原理,然后采用自适应陷波器级联方法进行流量的干扰抑制和降噪分离,结合高阶累积量配准方法实现异常流量识别算法的改进.仿真实验表明,采用该算法进行网络流量异常识别,具有较好的幅频响应性能,提高了准确识别概率,检测性能优于传统算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桑园	郑州大学西亚斯国际学院电子信息工程学院	14	18	2.0	3.0