【摘 要】
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在网络安全领域中,数据窃密检测是重要的研究内容。文章提出一种应用在网络流量场景下的时间序列分解算法,将时间序列分解为季节性数据、趋势数据、残差数据3部分,采用滑动窗口内的中位数来更好地拟合趋势数据,并且针对离散单点进行了过滤。同时,将异常点所在时间范围作为算法的最后输出形式。文章提出利用信息熵工具有助于发现隐蔽性较高的数据窃密行为。文中将本文算法和Piecewise Median算法、STL算法进
【机 构】
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北京航空航天大学计算机学院,国家计算机网络应急技术处理协调中心,
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在网络安全领域中,数据窃密检测是重要的研究内容。文章提出一种应用在网络流量场景下的时间序列分解算法,将时间序列分解为季节性数据、趋势数据、残差数据3部分,采用滑动窗口内的中位数来更好地拟合趋势数据,并且针对离散单点进行了过滤。同时,将异常点所在时间范围作为算法的最后输出形式。文章提出利用信息熵工具有助于发现隐蔽性较高的数据窃密行为。文中将本文算法和Piecewise Median算法、STL算法进行对比,并在经信息熵处理后的时间序列上应用本文算法进行检测。实验表明,本文算法相对于Piecewise
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