面向蓄意攻击的网络异常检测方法

• 作者: 司帅宗 王进法 赵海 郑春阳
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网络异常检测 斐波那契演化域 路径变化系数 蓄意攻击 网络科学
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 1376-1381
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2020.10.002

摘要

针对复杂网络受蓄意攻击频繁,而现有的检测方法大多忽略全局拓扑突变特征的问题.从网络全局拓扑的异常演化特征出发,提出网络路径相对变化系数(network path change coefficient,NPCC)r,量化节点间传输路径的变化.由斐波那契数列衍生出斐波那契演化域,用于区分正常和异常演化.将r作为核心度量参量,构建斐波那契演化域,形成网络异常检测方法,实现对异常的判定.结果表明,该检测方法的平均准确率为90％ 以上,高于最大公共子图(maximum common subgraph,MCS)及图编辑距离(graph edit distance,GED)的准确率,证明了所提检测方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵海		416	3872	28.0	45.0
2	王进法		16	153	3.0	12.0
3	司帅宗		12	8	1.0	2.0
4	郑春阳		1	0	0.0	0.0