基于特征符号表示的网络异常流量检测算法

• 作者: 展鹏 曹鲁慧 李学庆 陈琳
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网络流量异常 时间序列 趋势特征 符号近似 转折点
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 1281-1288
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5808字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.07.005

摘要

为了准确检测网络中的流量异常情况,确保网络正常运行,提出基于特征符号表示的网络异常流量检测算法(NAAD-FD).NAAD-FD算法利用趋势转折点将网络流量数据按照基于趋势特征的符号表示方法进行转化,按照表示结果将原始数据转化为包含7项特征值的子序列,将7项特征值运用到提出的距离计算方法中;结合基于密度的算法,按照时间序列的网络异常流量定义执行异常检测.通过对算法参数、仿真数据和真实网络流量数据的实验与分析可知,该算法具有较强的鲁棒性,验证了该算法的有效性和稳定性.该算法通过降维简化表示,显著降低了算法的时间复杂度,有效加速异常检测过程约40％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹鲁慧	山东大学信息化工作办公室	7	18	2.0	4.0
2	展鹏	山东大学软件学院	68	63	4.0	7.0
6	陈琳	山东大学软件学院	29	92	5.0	8.0
10	李学庆	山东大学软件学院	26	214	10.0	14.0