基于KL距离的自适应阈值网络流量异常检测

• 作者: 张红福 王鑫 罗一迪 蒋华
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量 异常检测 自适应阈值 KL距离 指数加权移动平均模型 滑动窗口
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 108-113,118
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 7251字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0050452

摘要

针对现有网络流量异常检测方法检测精度低且对网络环境动态变化适应性差的问题,根据网络流量在相邻时间周期内的强相关性特性,提出一种自适应阈值的网络流量异常检测方法.利用滑动窗口控制KL距离值数量,建立指数加权移动平均模型获取下一时刻的KL距离预测值,并采用滑动窗口划分的KL距离子序列与预测值确定自适应阈值范围,通过判断观测值是否在自适应阈值范围内实现网络流量异常检测.实验结果表明,该方法能有效检测网络流量异常,具有较高的检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋华	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	116	552	10.0	18.0
2	王鑫	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	87	290	8.0	13.0
3	张红福	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	1	2	1.0	1.0
4	罗一迪	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	4	14	2.0	3.0