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基于自回歸滑動(dòng)平均的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量預(yù)測(cè)模型

發(fā)布時(shí)間:2018-01-15 15:21

  本文關(guān)鍵詞:基于自回歸滑動(dòng)平均的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量預(yù)測(cè)模型 出處:《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2014年04期  論文類型:期刊論文


  更多相關(guān)文章: 無(wú)線網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)攻擊 流量預(yù)測(cè) 自回歸滑動(dòng)平均


【摘要】:在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中,對(duì)入侵攻擊的準(zhǔn)確和迅速的檢測(cè)是關(guān)系到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)安全的重要問(wèn)題。各種入侵攻擊可以由其導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)流量的變化來(lái)檢測(cè)。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量復(fù)雜的非線性以及混沌性,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)流量的時(shí)間序列特性,提出了一種基于自回歸滑動(dòng)平均(ARMA)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量預(yù)測(cè)模型。該模型利用第三方檢測(cè)系統(tǒng),不需要耗費(fèi)網(wǎng)絡(luò)資源,能夠迅速和準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量。采用從16個(gè)信道分析器獲得的數(shù)據(jù)流量測(cè)量值對(duì)模型進(jìn)行了初始化。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中提出的模型能夠有效地檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)入侵攻擊,提高了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的壽命。
[Abstract]:On a wireless network. Accurate and rapid detection of intrusion attacks is an important issue related to wireless network security. All kinds of intrusion attacks can be detected by the changes of network traffic caused by intrusion attacks. Sex. Combined with the time series characteristics of network traffic, a network traffic prediction model based on autoregressive moving average (ARMA) is proposed, which utilizes a third-party detection system and does not need to consume network resources. The model is initialized using the data flow measurements obtained from 16 channel analyzers. The simulation results show that the proposed model can predict the network traffic quickly and accurately. The proposed model can detect intrusion attacks effectively, improve the performance of the whole network and prolong the lifetime of the network.
【作者單位】: 沈陽(yáng)大學(xué)信息中心;浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家航天局遙感論證中心項(xiàng)目(科工技2012A03A0939)資助
【分類號(hào)】:TN915.08
【正文快照】: 1引言WIA-PA無(wú)線網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)[1-3]是一種工業(yè)自動(dòng)化無(wú)線網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)。它是為了滿足工業(yè)自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)的特殊需求而制定的標(biāo)準(zhǔn)。這些特殊需求包括抗干擾、低能耗等。無(wú)線網(wǎng)絡(luò)易于受到某些類型的網(wǎng)絡(luò)攻擊,因?yàn)槠洳季衷诠_和無(wú)保護(hù)的環(huán)境中?梢圆捎靡恍╊A(yù)先配置的安全系統(tǒng)提高無(wú)線網(wǎng)絡(luò)

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 溫祥西;孟相如;馬志強(qiáng);張永春;;小時(shí)間尺度網(wǎng)絡(luò)流量混沌性分析及趨勢(shì)預(yù)測(cè)[J];電子學(xué)報(bào);2012年08期

2 閻延;郭興眾;魏利勝;孫少偉;;采用RM算法的WiNCS功率控制建模與仿真[J];重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué));2013年08期

3 鄭黎明;鄒鵬;賈焰;韓偉紅;;網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)中分類器的提取與訓(xùn)練方法研究[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2012年04期

4 馬力;張高明;茍娟迎;;一種基于小波變換的校園網(wǎng)流量預(yù)測(cè)方法研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2012年S2期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

1 楊歡;張玉清;胡予濮;劉奇旭;;基于多類特征的Android應(yīng)用惡意行為檢測(cè)系統(tǒng)[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2014年01期

2 張鳳荔;趙永亮;王丹;王豪;;基于流量特征的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2014年04期

3 張文盛;侯整風(fēng);;基于Netfilter的內(nèi)網(wǎng)流量監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用研究[J];山東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年06期

4 陳珂;彭志平;柯文德;;基于人工免疫和FARIMA模型的流量預(yù)測(cè)方法研究[J];四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年02期

5 陳珂;張立君;彭志平;柯文德;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際業(yè)務(wù)流預(yù)測(cè)方法[J];四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年03期

6 陳珂;鄒權(quán);彭志平;柯文德;;一種新的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流預(yù)測(cè)方法[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2013年10期

7 李文澤;盛光磊;;一種基于粒子群的實(shí)際業(yè)務(wù)流預(yù)測(cè)算法[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2014年01期

8 嚴(yán)承華;程晉;樊攀星;;基于信息熵的網(wǎng)絡(luò)流量信息結(jié)構(gòu)特征研究[J];信息網(wǎng)絡(luò)安全;2014年03期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 郭通;基于自適應(yīng)流抽樣測(cè)量的網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 廖建飛;網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測(cè)與業(yè)務(wù)類型識(shí)別方法的研究[D];南京郵電大學(xué);2013年

2 于學(xué)勇;基于復(fù)雜事件處理的電網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)研究[D];南京航空航天大學(xué);2013年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 趙海;寧宣杰;趙震宇;石晨;;RM算法中減少搶占開銷的任務(wù)微調(diào)算法[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年05期

2 程啟明;郭瑞青;杜許峰;夏征;;基于TrueTime工具箱的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)及其在電機(jī)控制上的應(yīng)用[J];上海電力學(xué)院學(xué)報(bào);2009年01期

3 姜明;吳春明;張e,

本文編號(hào):1428926


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