【摘要】：針對傳統(tǒng)異常流量檢測方法檢測精度較低,Hurst指數(shù)估計受估計序列尺度的影響,提出了基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(FRFT)估計Hurst指數(shù)的方法。在此基礎(chǔ)上,實現(xiàn)了基于Hurst指數(shù)變化的異常檢測,有效解決了方法實現(xiàn)過程中FRFT最佳估計的分?jǐn)?shù)階階數(shù)選擇及Hurst參數(shù)求解的關(guān)鍵問題。實驗表明,基于FRFT的估計不受序列非平穩(wěn)性影響,對Hurst指數(shù)估計具有較高的估計精度,并且可以準(zhǔn)確地檢測網(wǎng)絡(luò)異常。
[Abstract]:In view of the fact that the detection accuracy of conventional anomaly detection methods is lower than that of Hurst exponent estimation, a method based on fractional Fourier transform (FRFT) is proposed to estimate Hurst exponent. On this basis, the anomaly detection based on the Hurst exponent change is realized, which effectively solves the key problems of the fractional order selection of the FRFT optimal estimation and the solution of the Hurst parameters in the process of the realization of the method. The experimental results show that the estimation based on FRFT is not affected by the nonstationarity of the sequence, and it has a high estimation accuracy for the Hurst exponent estimation, and it can accurately detect the network anomalies.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家“973”計劃重點資助項目(2012CB315901) 國家“863”計劃資助項目(2011AA01A103)
【分類號】：TP393.06

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本文編號：2165299