基于云模型的网络异常流量检测

• 作者: 王天鹏 王禹 祝跃飞 费金龙
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 安全特征 云模型 正向/逆向云产生算法 判定矩阵
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 178-182
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 字数: 4801字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.01.031

摘要

网络流量的复杂性、难以预测性以及人们主观评测的差异性等不确定因素,使得网络流量的异常检测成为网络安全防护领域研究的难点问题.通过对流量安全特征的分析提取和范围限定,引入云模型理论,提出一种基于云模型的异常流量检测方法,实现异常检测定性与定量的转换.在已有流量样本的基础上生成异常态势的标尺云,针对待测流量综合利用正向与逆向云产生算法获得不同异常等级的评估云,从而完成网络流量的异常判定.仿真实验表明,该方法能够对网络流量进行有效的异常检测评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝跃飞		62	440	13.0	16.0
2	王禹		5	50	3.0	5.0
3	费金龙		6	84	4.0	6.0
4	王天鹏		5	56	4.0	5.0