【摘 要】
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针对网络异常流量检测中大数据小异常造成的难题,提出了一种新的基于残差分析的网络异常流量检测方法。从多个角度提取网络流量的特征属性,以准确刻画正常行为和异常行为之间
【机 构】
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西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,西安交通大学深圳科学技术研究院,西安空间无线电技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61772411）;深圳基础研究计划资助项目（JCYJ20170816100819428）;陕西省自然科学基金资助项目（2018JM6109）;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（xjh012019026）
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针对网络异常流量检测中大数据小异常造成的难题,提出了一种新的基于残差分析的网络异常流量检测方法。从多个角度提取网络流量的特征属性,以准确刻画正常行为和异常行为之间的差异性。利用提取的特征属性构建属性矩阵,采用流之间的相似性构建邻接矩阵。使用属性矩阵和邻接矩阵构建网络异常检测模型,采用CUR矩阵分解方法重构属性矩阵得到主模式,对属性矩阵和重构的属性矩阵进行残差计算进而获得残差矩阵。对残差矩阵中的每一个流计算其残差,根据每个流的残差和预设阈值进行异常判定。采集了西安交通大学校园网流量数据进行实验,实验结果表明
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