【摘 要】
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为了解决传统网络管理方法不能适应网络复杂性、不能准确刻画网络异常行为的问题.采用一种基于时间特征的网络流量异常检测模型,研究分析网络流量的变化规律.利用指数平滑预
【机 构】
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呼伦贝尔学院计算机科学与技术学院;
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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内蒙古自然科学基金资助项目(2011BS0905);国家社会科学基金资助项目(11XTQ009);呼伦贝尔学院科学研究重点项目(YJZDZC201202)
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为了解决传统网络管理方法不能适应网络复杂性、不能准确刻画网络异常行为的问题.采用一种基于时间特征的网络流量异常检测模型,研究分析网络流量的变化规律.利用指数平滑预测算法对未来网络流量进行预测,利用中心极限定理并结合实际经验确定动态的网络流量阈值,对当前和未来的网络流量异常进行检测.研究结果表明:当网络流量发生异常时,该模型能够进行有效的检测,能准确地描述网络的运行状况.该算法提高了网络流量检测的智能性,具有较高的实用价值.
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