【摘要】：將移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商核心網(wǎng)絡(luò)中的故障點(diǎn)定位到設(shè)備和端口需要分析大量數(shù)據(jù)樣本,耗時(shí)較長(zhǎng)。針對(duì)該問(wèn)題,提出一種以歷史數(shù)據(jù)為參照的異常流量檢測(cè)方法。構(gòu)建歷史流量數(shù)據(jù)庫(kù),在此基礎(chǔ)上利用短時(shí)的面積特征與梯度特征刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)的流量行為,及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常流量,并設(shè)計(jì)分級(jí)多粒度方法定位造成異常流量的故障點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與自適應(yīng)閾值法、K-means聚類(lèi)法和多維熵法相比,該方法能取得較好的在線(xiàn)異常流量檢測(cè)效果,準(zhǔn)確定位出現(xiàn)故障及異常流量的設(shè)備及端口。
[Abstract]:It takes a long time to locate the fault points in the mobile operator's core network to the equipment and port, and it takes a long time to analyze a large number of data samples. In view of this problem, an anomaly traffic detection method based on historical data is proposed. The historical traffic database is constructed. On this basis, the network traffic is depicted with short time area features and gradient features. The experimental results show that, compared with the adaptive threshold method, the K-means clustering method and the multidimensional entropy method, the method can obtain better on-line abnormal flow detection results and accurately locate the equipment and port of the fault and abnormal flow.
【作者單位】： 中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)湖北有限公司;湖北城市建設(shè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;信陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院;華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)湖北有限公司TD-SCDMA聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目“基于大數(shù)據(jù)流量建模的分組域核心網(wǎng)運(yùn)維方法研究”(HBMC-3510-JS-JSZX-2015-1197)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.06

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本文編號(hào)：2169616