本文選題：網(wǎng)絡(luò)管理 + 網(wǎng)絡(luò)流量�。� 參考：《遼寧工程技術(shù)大學學報(自然科學版)》2013年04期

【摘要】：為了解決傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)管理方法不能適應網(wǎng)絡(luò)復雜性、不能準確刻畫網(wǎng)絡(luò)異常行為的問題.采用一種基于時間特征的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測模型,研究分析網(wǎng)絡(luò)流量的變化規(guī)律.利用指數(shù)平滑預測算法對未來網(wǎng)絡(luò)流量進行預測,利用中心極限定理并結(jié)合實際經(jīng)驗確定動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)流量閾值,對當前和未來的網(wǎng)絡(luò)流量異常進行檢測.研究結(jié)果表明:當網(wǎng)絡(luò)流量發(fā)生異常時,該模型能夠進行有效的檢測,能準確地描述網(wǎng)絡(luò)的運行狀況.該算法提高了網(wǎng)絡(luò)流量檢測的智能性,具有較高的實用價值.
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional network management method can not adapt to the network complexity and can not accurately depict the abnormal behavior of the network. An anomaly detection model of network traffic based on time characteristics is used to study and analyze the variation of network traffic. The exponential smoothing algorithm is used to predict the future network traffic, and the center limit theorem and practical experience are used to determine the dynamic network traffic threshold to detect the current and future network traffic anomalies. The results show that when the network traffic is abnormal, the model can effectively detect and accurately describe the network operation. The algorithm improves the intelligence of network traffic detection and has higher practical value.
【作者單位】： 呼倫貝爾學院計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：內(nèi)蒙古自然科學基金資助項目(2011BS0905) 國家社會科學基金資助項目(11XTQ009) 呼倫貝爾學院科學研究重點項目(YJZDZC201202)
【分類號】：TP393.06

【參考文獻】

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本文編號：1805596