本文選題：異常檢測　切入點(diǎn)：自適應(yīng)閾值　出處：《信陽師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2013年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)管理方法已不能適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性的要求,不能準(zhǔn)確刻畫網(wǎng)絡(luò)異常行為,從而影響檢測精度.針對這個(gè)問題,提出含自適應(yīng)閾值的ARMA網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測算法,利用滑動(dòng)平均模型預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量,利用中心極限定理確定動(dòng)態(tài)的閾值區(qū)間,通過判斷網(wǎng)絡(luò)流量誤差是否落在閾值區(qū)間作為檢測點(diǎn)是否異常的準(zhǔn)則.仿真結(jié)果表明,該模型能準(zhǔn)確地描述網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀況,具有很高的可用性.
[Abstract]:The traditional network management method can not meet the requirements of network complexity, and can not accurately depict the abnormal behavior of the network, thus affecting the detection accuracy. In order to solve this problem, an algorithm of ARMA network traffic anomaly detection with adaptive threshold is proposed. The moving average model is used to predict the network traffic, and the central limit theorem is used to determine the dynamic threshold interval. Whether the network traffic error falls in the threshold interval is taken as the criterion of whether the network traffic is abnormal or not. The simulation results show that, The model can accurately describe the network performance and has high availability.
【作者單位】： 呼倫貝爾學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家社科基金項(xiàng)目(11XTQ009) 內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2011BS0905) 呼倫貝爾學(xué)院科研重點(diǎn)項(xiàng)目(YJZDZC201202)
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1609481