發(fā)布時(shí)間：2018-05-26 05:54

  本文選題：廣域子空間 + 異常網(wǎng)絡(luò)流量　； 參考：《科技通報(bào)》2015年06期

【摘要】：為了提高對(duì)網(wǎng)絡(luò)異常流量監(jiān)測(cè)模型的置信度和準(zhǔn)確性,降低虛警概率,防止漏報(bào)。需要對(duì)異常網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)概率置信度區(qū)間進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。提出一種基于預(yù)測(cè)流量數(shù)據(jù)主特征建模與廣域子空間重構(gòu)的異常網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)算法,提高預(yù)測(cè)概率置信度。把主特征建模投影到廣域子空間中,獲取網(wǎng)絡(luò)異常流量數(shù)量的對(duì)偶子梯度預(yù)測(cè)結(jié)果,其表現(xiàn)為一組尺度,分析網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)流量的概率置信度的伸縮變化,選用極大似然法對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)概率置信度進(jìn)行特征建模,得到概率置信度區(qū)間。提高預(yù)測(cè)置信度和精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效提高異常網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè)精度,通過(guò)在廣域子空間中特征建模,保證了預(yù)測(cè)的概率置信度,減少預(yù)測(cè)誤差,性能優(yōu)越。
[Abstract]:In order to improve the confidence and accuracy of the network abnormal traffic monitoring model, reduce the false alarm probability and prevent the false alarm. It is necessary to optimize the interval of probability confidence of abnormal network traffic prediction. An anomaly network traffic prediction algorithm based on main feature modeling and wide area subspace reconstruction of predictive traffic data is proposed to improve the confidence of prediction probability. The main feature modeling is projected into the wide-area subspace, and the dual sub-gradient prediction results of the number of network abnormal traffic are obtained, which are expressed as a set of scales, and the variation of probability confidence degree of network traffic prediction is analyzed. The maximum likelihood method is used to model the probabilistic confidence of network traffic prediction, and the interval of probabilistic confidence is obtained. Improve prediction confidence and accuracy. Experimental results show that the algorithm can effectively improve the prediction accuracy of abnormal network traffic. By modeling features in wide-area subspace, the probability confidence degree of prediction is guaranteed, the prediction error is reduced and the performance is superior.
【作者單位】： 天津電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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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)：1936182