發(fā)布時(shí)間：2017-12-28 10:32

  本文關(guān)鍵詞：恒虛警下異常網(wǎng)絡(luò)流量序列監(jiān)測(cè)技術(shù)仿真分析　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2016年08期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：在對(duì)恒虛警下的異常網(wǎng)絡(luò)流量序列進(jìn)行監(jiān)測(cè)時(shí),由于網(wǎng)絡(luò)流量的多樣性,使得流量序列特征發(fā)生動(dòng)態(tài)波動(dòng)。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)技術(shù),主要通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量序列特征進(jìn)行分類,完成局部監(jiān)測(cè),忽略了動(dòng)態(tài)波動(dòng)會(huì)使流量序列特征發(fā)生變化的因素,導(dǎo)致監(jiān)測(cè)誤差大、精度低的問(wèn)題。提出一種恒虛警下基于信息熵的異常網(wǎng)絡(luò)流量序列監(jiān)測(cè)技術(shù),通過(guò)局部干擾功率均值評(píng)估待檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)單元,對(duì)參考單元樣本求均值,估計(jì)待檢單元的背景雜波功率獲取門(mén)限值,并過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)中的背景雜波。依據(jù)概率統(tǒng)計(jì)理論給出信源信息熵的定義,采用指數(shù)平滑法對(duì)下一周期信息熵進(jìn)行預(yù)測(cè),利用指數(shù)遞減的權(quán)值對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量歷史序列進(jìn)行分配,觀察熵和預(yù)測(cè)熵的偏差判斷網(wǎng)絡(luò)流量序列是否出現(xiàn)異常。仿真結(jié)果表明,所提方法具有很高的監(jiān)測(cè)精度。
[Abstract]:When monitoring the abnormal network traffic sequence under the constant false alarm, the characteristics of the flow sequence are fluctuated dynamically because of the diversity of network traffic. Traditional monitoring technology mainly classifies network traffic sequence characteristics, completes partial monitoring, ignores the factors that cause dynamic sequence changes in traffic sequence characteristics, resulting in large monitoring error and low accuracy. A CFAR sequence of abnormal network traffic monitoring technology based on information entropy, the local mean to detect network interference power assessment unit, average unit reference samples, estimated to be detected unit background clutter power access threshold, and filter the background clutter in the network. According to the definition of the theory of probability and statistics are given information, carries on the forecast to the next cycle of information entropy by exponential smoothing method of network traffic history sequence distribution by using exponential weights, observation and prediction deviation entropy entropy judgment whether there is abnormal network traffic sequence. The simulation results show that the proposed method has high monitoring precision.
【作者單位】： 江蘇開(kāi)放大學(xué)教務(wù)科研處;
【分類號(hào)】：TP393.06
【正文快照】： 1引言近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)和科技的逐漸發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)中的惡意攻擊事件越來(lái)越多,給網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)帶來(lái)了新單挑戰(zhàn),人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)注程度也越來(lái)越多[1,2]。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)被攻擊,出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)病毒和網(wǎng)絡(luò)故障時(shí),網(wǎng)絡(luò)流量會(huì)出現(xiàn)異常的表現(xiàn)。由于傳統(tǒng)檢測(cè)方法容易受到恒虛警環(huán)境的干擾而產(chǎn)生雜波,

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1345584