基于主成分分析和蚁群优化方法对IP流进行网络异常检测

• 作者: 陈嘉宁
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 异常检测 主成分分析 蚁群优化 动态时间规整
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 188-192
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.05.047

摘要

由于网络规模和复杂性不断增加,信息技术服务不能停止,所以现在这种需求如何主动的网络管理是非常显著的,并且有必要使用主动识别可能损害网络正常操作的路径选择模式的方法;针对自动化管理发现和预防潜在问题,提出并比较了基于统计过程主成分分析和蚁群优化元启发式的两种新型异常检测算法;执行IP数据流的主成分分析,代表每秒传输的比特、分组和流量,以及提取描述性流属性,如源IP地址,目的IP地址,源TCP/UDP端口和目的TCP/UDP端口,通过使用动态时间扭曲度量的修改来将该签名与实际网络流量进行比较,以识别异常事件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈嘉宁		2	2	1.0	1.0