【摘要】：為克服傳統(tǒng)時(shí)間序列分析方法對(duì)小數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)和非平穩(wěn)序列檢測(cè)不穩(wěn)定的限制,引入滑動(dòng)窗口模型思想,提出了滑動(dòng)時(shí)間窗口模型的網(wǎng)絡(luò)流量序列重組空間異構(gòu)的檢測(cè)方法。通過(guò)計(jì)算仿真得到不同時(shí)間窗閾值下的網(wǎng)絡(luò)流量序列遞歸圖,檢驗(yàn)出網(wǎng)絡(luò)總出口流量的確定性。通過(guò)提取遞歸圖中異常特征點(diǎn)的定量遞歸特征的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)流量異常的檢測(cè)和評(píng)估。仿真實(shí)驗(yàn)表明,提取的流量序列定量遞歸特征具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性和自相似性,算法能有效檢測(cè)出網(wǎng)絡(luò)流量序列的隱藏異常波,尤其適合于小數(shù)據(jù)量時(shí)間序列和非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的檢測(cè)和分析。
[Abstract]:In order to overcome the limitation of the traditional time series analysis method on the instability of small data information data and non-stationary sequence detection, a sliding window model is introduced, and a method of detecting heterogeneous network traffic sequence recombination space based on sliding time window model is proposed. The recursion graph of network traffic sequence under different threshold value of time window is obtained by computer simulation, and the determinacy of total outlet flow of network is verified. The detection and evaluation of flow anomalies are realized by extracting the quantitative recursive features of outliers in recursive graphs. Simulation results show that the extracted quantitative recursive features of traffic sequences have strong stability and self-similarity, and the algorithm can effectively detect hidden abnormal waves of network traffic sequences. It is especially suitable for the detection and analysis of time series and non-stationary data of small amount of data.
【作者單位】： 天津開(kāi)發(fā)區(qū)職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子信息學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.06

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本文編號(hào)：2393956