發(fā)布時間：2019-06-18 11:36

【摘要】：為了解決網(wǎng)絡(luò)用戶流量行為描述維度過高,且在海量網(wǎng)絡(luò)用戶流量行為數(shù)據(jù)中分析單用戶流量行為比較困難的問題,提出一種基于流量監(jiān)測的異常流量時間定位和用戶定位方法.首先,基于網(wǎng)絡(luò)流量特性提出一個較為完備的特征集,對網(wǎng)絡(luò)用戶流量行為進行全面描述.其次,提出一種基于偏離距離的特征選擇規(guī)則,選擇出適合于海量網(wǎng)絡(luò)用戶流量行為分析的優(yōu)化特征集,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)用戶異常流量行為的快速時間定位.最后,在異常流量行為發(fā)生時刻對單用戶流量行為進行分析,從而定位發(fā)生異常流量行為的用戶.實驗結(jié)果表明,本系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)用戶異常流量行為具有較好的檢測效果.
[Abstract]:In order to solve the problem that the description dimension of network user traffic behavior is too high and it is difficult to analyze single user traffic behavior in massive network user traffic behavior data, a method of abnormal traffic time location and user location based on traffic monitoring is proposed. Firstly, based on the characteristics of network traffic, a relatively complete feature set is proposed to describe the traffic behavior of network users in an all-round way. Secondly, a feature selection rule based on deviation distance is proposed, and the optimal feature set suitable for the analysis of massive network user traffic behavior is selected to realize the fast time location of network user abnormal traffic behavior. Finally, the single user traffic behavior is analyzed when the abnormal traffic behavior occurs, so as to locate the users who have abnormal traffic behavior. The experimental results show that the system has a good detection effect on the abnormal traffic behavior of network users.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：北京市自然科學(xué)基金資助項目(4123093) 北京市高等學(xué)校人才強教深化計劃\中青年骨干人才培養(yǎng)計劃資助項目(PHR201108016)
【分類號】：TP393.06

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2501456