本文關鍵詞：基于抽樣流長與完全抽樣閾值的異常流自適應抽樣算法

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【摘要】：高速IP網絡的流量測量與異常檢測是網絡測量領域研究的熱點。針對目前網絡流量測量算法對小流估計精度偏低,對異常流量篩選能力較差的缺陷,該文提出一種基于業(yè)務流已抽樣長度與完全抽樣閾值S的自適應流抽樣算法(AFPT)。AFPT算法根據完全抽樣閾值S篩選對異常流量敏感相關的小流,同時根據業(yè)務流已抽樣長度自適應調整抽樣概率。仿真和實驗結果表明,AFPT算法的估計誤差與理論上界相符,具有較強的異常流量篩選能力,能夠有效提高異常檢測算法的準確率。
【作者單位】： 國家數字程控交換系統(tǒng)工程技術研究中心;
【關鍵詞】： 網絡測量 自適應流抽樣 異常檢測
【基金】：國家973計劃項目(2012CB315901,2013CB329104)資助課題
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 1引言網絡基礎通信設施的大規(guī)模部署和網絡接入方式的開放性,使得互聯網成為一種高度異構與開放的復雜系統(tǒng)[1]。通過網絡流量測量技術,可以幫助人們理解掌握網絡運行狀況,進而優(yōu)化網絡結構和網絡應用。網絡上的數據報文流經測量節(jié)點后,根據系統(tǒng)測量算法必須進行數據壓縮[2]或

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4 馬Z，

本文編號：656035