论文部分内容阅读
基于宏观网络流量汇聚的分形结构,从流量的全局标度指数和局部标度指数出发,对流量异常进行定性和定量分析。利用多分形奇异谱和Lipschitz正则性分布分析流量异常的分形参数,试图找出这些参数的变化轨迹与异常出现的对应关系。实验结果表明异常的发生在奇异谱和Lipschitz正则性分布中确实有明显的体现。基于此特性构建了新的多分形异常检测算法并设计了新的检测框架,对DARPA1999年数据的实验表明,算法在低误报率的前提下,达到了较高的检测率,优于EMERALD算法。