【摘 要】
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高速网络流量吞吐量大且复杂多变,对网络流量异常检测的准确性和及时性提出了挑战。本文提出了一种多时间尺度同步的异常检测算法DA-MTS。该算法通过无抽取Haar小波变换对网
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所信息智能与信息安全研究中心,北京 100080
【出 处】
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2007年全国网络与信息安全技术研讨会
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高速网络流量吞吐量大且复杂多变,对网络流量异常检测的准确性和及时性提出了挑战。本文提出了一种多时间尺度同步的异常检测算法DA-MTS。该算法通过无抽取Haar小波变换对网络流量时间序列进行分解,获得不同时间尺度下的细节信号,去冗余后的无抽取Haar小波变换细节信号为平稳随机序列且逼近高斯白噪声,根据正态分布的"3σ"法则可以判断细节信号中的异常情况。随着新数据的获取,该算法能够同时在多个时间尺度上以递推方式进行无延后的异常检测,不但提高了异常检测的准确性,而且保证了异常发现的及时性。分析和实验表明,该方法能够显著提高网络异常检测的性能。
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