全局的多流量相关异常检测算法

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

全局的多流量相关异常检测算法

杨丹, 胡光岷, 李宗林, 姚兴苗

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2008 > 37(6): 823-827

杨丹, 胡光岷, 李宗林, 姚兴苗. 全局的多流量相关异常检测算法[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(6): 823-827.

引用本文:

杨丹, 胡光岷, 李宗林, 姚兴苗. 全局的多流量相关异常检测算法[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(6): 823-827.

YANG Dan, HU Guang-min, LI Zong-lin, YAO Xing-miao. The Network-Wide Multi-Traffic Correlative Anomaly Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(6): 823-827.

Citation:

YANG Dan, HU Guang-min, LI Zong-lin, YAO Xing-miao. The Network-Wide Multi-Traffic Correlative Anomaly Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(6): 823-827.

全局的多流量相关异常检测算法

1.
电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术教育部重点实验室成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金(60572092);四川省青年科技基金(04ZQ026-028)

作者简介:
杨丹(1982-),男,硕士生,主要从事网络流量异常检测与识别方面的研究.

中图分类号: TN914.5

The Network-Wide Multi-Traffic Correlative Anomaly Detection

1.
Key Laboratory of Ministry of Education for Broadband Optical Fiber Transmission and Communication Networks,University of Electronics Science and Technology of China Chengdu 610054

摘要: 针对现有单链路流量异常检测和全局流量异常检测方法存在的不足,该文提出一种全局的多流量相关异常检测算法。该算法利用同一异常在不同链路或OD流所产生的多个异常流量信号在频率、幅值变化特征等方面具有相似性这一特点,将这种相似性作为检测的依据来检测异常。通过每个OD流或链路的前期流量数据进行下一时刻的流量预测,将实际流量数据减去预测流量值得到异常流量值;通过多个OD流或链路之间的全局相关分析进行流量异常检测。仿真结果表明该文提出的方法能够有效地检测其他单链路和全局异常检测方法无法检测的异常。
- ARMA模型 /
- 相关性分析 /
- 全局流量异常检测 /
- 流量预测
Abstract: Aiming at the lack of the single link's anomaly detection and the network-wide traffic's anomaly detection, we propose a network-wide multi-traffic correlative anomaly detection method. This method uses the characteristic that the anomaly signals on different links or origin-destination (OD) flows, produced by one anomaly, are similar in frequency, the transformation characteristic of the amplitude, and so on. And the comparability is used as the evidence of the anomaly detection. In principle, the traffic is forecasted by the previous data on every OD flow or link, the anomaly traffic is obtained by subtracting the real traffic from the forecast data, and lastly, the traffic anomaly is detected by global correlation analysis on all traffics. Simulation result indicates that this kind of method can detect the anomaly.
- ARMA model /
- correlation analysis /
- network-wide traffic anomaly detect /
- traffic forecast

[1]	张云春, 王旺旺, 李成杰, 廖梓琨, 封凡, 林英. 物联网中融合网络流量的恶意软件检测 . 电子科技大学学报, 2023, 52(4): 602-609. doi: 10.12178/1001-0548.2022146
[2]	林尚静, 马冀, 李月颖, 庄琲, 李铁, 李子怡, 田锦. 基于个性化联邦学习的无线通信流量预测 . 电子科技大学学报, 2023, 52(1): 64-73. doi: 10.12178/1001-0548.2022102
[3]	王军. 基于多尺度特征预测的异常事件检测 . 电子科技大学学报, 2022, 51(4): 586-591. doi: 10.12178/1001-0548.2021333
[4]	冯兴乐, 王相相, 段国彬, 闫尉深. 基于范数和相关性的GSM天线组合选择算法 . 电子科技大学学报, 2021, 50(3): 354-359. doi: 10.12178/1001-0548.2020165
[5]	杨晨, 文成, 许小可. 新冠肺炎疫情对民族地区人口流动的影响 . 电子科技大学学报, 2021, 50(6): 938-946. doi: 10.12178/1001-0548.2021147
[6]	罗春海, 刘红丽, 胡海波. 微博网络中用户主题兴趣相关性及主题信息扩散研究 . 电子科技大学学报, 2017, 46(2): 458-468. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.02.022
[7]	叶娅兰, 何文文, 程云飞, 侯孟书, 李云霞. 面向压缩感知的基于相关性字典学习算法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(5): 703-708. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.05.011
[8]	呼一辰, 赵志丹, 蔡世民, 黄子罡, 荣智海, 周涛. 复杂系统流量波动规律研究综述 . 电子科技大学学报, 2017, 46(2): 449-457. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.02.021
[9]	柏骏, 夏靖波, 鹿传国, 李明辉, 任高明. 基于RVM的网络流量分类研究 . 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 241-246. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.016
[10]	陈昌华, 尹健康, 李敬敏, 姚进. 具有嵌套性和自相关性的制造过程质量控制方法 . 电子科技大学学报, 2012, 41(6): 954-959. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.06.027
[11]	邵小强, 马宪民. 基于混沌的煤矿监测网络流量异变的预测 . 电子科技大学学报, 2012, 41(3): 424-428. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.03.020
[12]	阳小龙, 张敏, 胡武生, 徐杰, 隆克平. 基于尖点突变模型的IP网络异常行为检测方法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 892-897. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.017
[13]	刘勇, 秦志光. ISP感知的BitTorrent流量优化 . 电子科技大学学报, 2011, 40(4): 582-586.
[14]	张雪芹, 顾春华, 吴吉义. 异常检测中支持向量机最优模型选择方法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(4): 559-563. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.017
[15]	王勇, 黄科瑞, 秦志光, 吴波. 时空相关性的P2P网络信任模型 . 电子科技大学学报, 2011, 40(1): 80-84. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.015
[16]	罗航, 黄建国, 龙兵, 王厚军. 用PSO方法搜索基于MLE的ARMA模型参数 . 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 65-68. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.016
[17]	赵慧, 龙航, 王文博. MIMO系统中利用空间相关性的同信道干扰消除算法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 202-205.
[18]	熊波, 李国林, 尚雅玲, 高云剑. 信号相关性与DOA估计 . 电子科技大学学报, 2007, 36(5): 907-910.
[19]	陆庆, 周世杰, 秦志光, 吴春江. 对等网络流量检测技术 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1333-1337.
[20]	张中培, 靳蕃. 从相关性分析Turbo码交织器的设计 . 电子科技大学学报, 2000, 29(1): 25-28.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 3502
HTML全文浏览量: 153
PDF下载量: 70
被引次数: 0

全局的多流量相关异常检测算法

1. 电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术教育部重点实验室成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金(60572092);四川省青年科技基金(04ZQ026-028)

作者简介:
杨丹(1982-),男,硕士生,主要从事网络流量异常检测与识别方面的研究.

收稿日期: 2007-04-17
修回日期: 2007-09-03
刊出日期: 2008-12-15

中图分类号: TN914.5

关键词:

摘要: 针对现有单链路流量异常检测和全局流量异常检测方法存在的不足,该文提出一种全局的多流量相关异常检测算法。该算法利用同一异常在不同链路或OD流所产生的多个异常流量信号在频率、幅值变化特征等方面具有相似性这一特点,将这种相似性作为检测的依据来检测异常。通过每个OD流或链路的前期流量数据进行下一时刻的流量预测,将实际流量数据减去预测流量值得到异常流量值;通过多个OD流或链路之间的全局相关分析进行流量异常检测。仿真结果表明该文提出的方法能够有效地检测其他单链路和全局异常检测方法无法检测的异常。

English Abstract

杨丹, 胡光岷, 李宗林, 姚兴苗. 全局的多流量相关异常检测算法[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(6): 823-827.

引用本文:

杨丹, 胡光岷, 李宗林, 姚兴苗. 全局的多流量相关异常检测算法[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(6): 823-827.

YANG Dan, HU Guang-min, LI Zong-lin, YAO Xing-miao. The Network-Wide Multi-Traffic Correlative Anomaly Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(6): 823-827.

Citation:

YANG Dan, HU Guang-min, LI Zong-lin, YAO Xing-miao. The Network-Wide Multi-Traffic Correlative Anomaly Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(6): 823-827.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

期刊在线

编辑办公

友情链接

电子科技大学

版权所有 © 《电子科技大学学报》编辑部

地址: 成都市建设北路二段四号电子科技大学主楼中350室电话: 028-83202308,83207559 Email: xuebao@uestc.edu.cn

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发