【摘 要】
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通过研究网络流量异常检测,提出一种新的基于自适应自回归(AAR)模型的在线故障检测算法.该算法只利用标准管理信息库,因此检测不依赖于特定产品类别,适用于异构网络环境.验证
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通过研究网络流量异常检测,提出一种新的基于自适应自回归(AAR)模型的在线故障检测算法.该算法只利用标准管理信息库,因此检测不依赖于特定产品类别,适用于异构网络环境.验证了流量信号的非平稳特性,并采用模拟获取的网络流量拟合AAR模型.由于不必将整个时间序列进行分片和单独拟合,算法可以直接处理获取的新数据,实现真正意义上的在线故障检测.利用时间平均方法消除了网络噪声的影响.在实验中,故障检测结果与预设的故障场景完全对应,进一步证明了该算法的准确性.
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