计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2009年
13期
131-133
,共3页
异常行为检测%宏观网络流量%自相似性%EBP方法
異常行為檢測%宏觀網絡流量%自相似性%EBP方法
이상행위검측%굉관망락류량%자상사성%EBP방법
针对以往Hurst指数估算方法在求解精度和实时性上的不足,提出将EBP引入到网络流量自相似特性分析中,对比实验表明EBP对Hurst指数的估算更精确、实时性更高.利用EBP的这一优势将其运用到宏观网络行为的在线实时分析和异常行为的检测中,对林肯实验室宏观网络行为数据的分析表明,正常行为和异常行为的Hurst分布曲线差异明显.与传统匹配方法相比,基于EBP的异常行为检测方法检测效率更高.
針對以往Hurst指數估算方法在求解精度和實時性上的不足,提齣將EBP引入到網絡流量自相似特性分析中,對比實驗錶明EBP對Hurst指數的估算更精確、實時性更高.利用EBP的這一優勢將其運用到宏觀網絡行為的在線實時分析和異常行為的檢測中,對林肯實驗室宏觀網絡行為數據的分析錶明,正常行為和異常行為的Hurst分佈麯線差異明顯.與傳統匹配方法相比,基于EBP的異常行為檢測方法檢測效率更高.
침대이왕Hurst지수고산방법재구해정도화실시성상적불족,제출장EBP인입도망락류량자상사특성분석중,대비실험표명EBP대Hurst지수적고산경정학、실시성경고.이용EBP적저일우세장기운용도굉관망락행위적재선실시분석화이상행위적검측중,대림긍실험실굉관망락행위수거적분석표명,정상행위화이상행위적Hurst분포곡선차이명현.여전통필배방법상비,기우EBP적이상행위검측방법검측효솔경고.
