本文選題：網(wǎng)絡入侵　切入點：變化率　出處：《科技通報》2015年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)算法網(wǎng)絡入侵預測中,網(wǎng)絡檢測數(shù)據(jù)相關性不強,大規(guī)模網(wǎng)絡入侵導致預測準確性不高的問題。提出了一種基于時序變化率曲面極值(Time-series variation curved surface extremum:TVC-SE)擬合的網(wǎng)絡入侵預測算法。對網(wǎng)絡流量信息數(shù)據(jù)進行實時獲取,以時序為時間度量構建變化率曲面模型;分別對時序變化率曲面模型的局部極值進行迭代計算,將共有的局部極值作為最終的預測極值進行存儲,同時以該時刻的協(xié)同局部極值為參考,提高了網(wǎng)絡入侵預測的準確性。仿真實驗表明,該測試方法能夠達到較高的測量精度,虛警率比傳統(tǒng)算法平均降低了12.4%,預測時間減少在2.5 s左右,在不增加成本,符合網(wǎng)絡程序計算復雜度的情況下,滿足了網(wǎng)絡入侵預測的要求。
[Abstract]:In the traditional network intrusion prediction algorithm, the correlation of network detection data is not strong. This paper presents a network intrusion prediction algorithm based on time-series variation curved surface extreme: TVC-SEfitting based on time-series variation curved surface extreme value of time-series variation surface extreme value. The time series is used to construct the rate of change surface model, the local extremum of the time series change rate surface model is calculated iteratively, and the common local extremum is stored as the final prediction extremum. At the same time, the accuracy of network intrusion prediction is improved with the reference of the local extremum of this time. The simulation results show that the proposed method can achieve high measurement accuracy. The average false alarm rate is 12.4s lower than the traditional algorithm, and the prediction time is reduced to about 2.5 seconds, which satisfies the requirement of network intrusion prediction without increasing the cost and meeting the computational complexity of the network program.
【作者單位】： 山東英才學院信息工程學院;
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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本文編號：1600726