本文關(guān)鍵詞：基于往返時延矩陣子空間的網(wǎng)絡(luò)異常檢測方法

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【摘要】：針對以往的網(wǎng)絡(luò)異常檢測方法僅關(guān)注單條鏈路或路徑的異常行為以及需要復(fù)雜的基于流量矩陣的監(jiān)測技術(shù)的問題,該文構(gòu)建了往返時延(RTT)矩陣模型,引入了RTT矩陣子空間概念,提出了基于RTT矩陣子空間的分析(ARMS)方法。對Abilene實測數(shù)據(jù)集的分析驗證表明,ARMS方法完全滿足進行異常檢測的兩個前提條件。在NS2上設(shè)計的仿真試驗表明,ARMS方法較之傳統(tǒng)的時間序列分析方法能夠更準確地檢測網(wǎng)絡(luò)異常,當(dāng)異常流量較大或分布較廣時檢測效果更好,且算法復(fù)雜度沒有隨著網(wǎng)絡(luò)拓撲規(guī)模增加而急劇惡化。
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心系統(tǒng)集成芯片設(shè)計技術(shù)研究實驗室;防空兵學(xué)院指揮控制系;
【關(guān)鍵詞】： 異常檢測 主成分分析 子空間 往返時延 矩陣
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61070173) 國家863計劃項目(2007AA01Z418) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK2009058)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)異常是指網(wǎng)絡(luò)運行偏離正常狀態(tài)的情況[1]。導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)異常的原因很多,包括網(wǎng)絡(luò)設(shè)備誤配置、網(wǎng)絡(luò)故障、網(wǎng)絡(luò)安全事件(分布式拒絕服務(wù)攻擊、蠕蟲傳播等)以及不尋常的用戶行為等。異常檢測對于保證網(wǎng)絡(luò)的正常運行具有重要意義,且一直是網(wǎng)絡(luò)研究的熱點。由于網(wǎng)絡(luò)異常行為通常具

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本文編號：1128244