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      基于健壯多元概率校準(zhǔn)模型的全網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)

      2018-03-06 | rar | 2.96 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　當(dāng)前因特網(wǎng)環(huán)境下各種網(wǎng)絡(luò)異常事件層出不窮，DDoS攻擊、僵尸網(wǎng)絡(luò)等大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)入侵給互聯(lián)網(wǎng)的安全運(yùn)營(yíng)帶來(lái)嚴(yán)重威脅，而網(wǎng)絡(luò)擁塞、網(wǎng)絡(luò)故障等也會(huì)嚴(yán)重影響互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)質(zhì)量，因此網(wǎng)絡(luò)異常行為的檢測(cè)是非常必要的。同時(shí)，由于網(wǎng)絡(luò)異常種類繁多、變化快速，且常常隱藏在復(fù)雜龐大的背景流量中，給網(wǎng)絡(luò)異常的檢測(cè)帶來(lái)極大的困難。

      　　提出了一種基于健壯多元概率校準(zhǔn)模型的異常檢測(cè)方法。該方法使用基于多元f分布的隱變量概率模型建立流量矩陣的常態(tài)模型，通過(guò)比較樣本與常態(tài)模型之問(wèn)的馬氏距離進(jìn)行流量異常檢測(cè)。理論分析和實(shí)驗(yàn)表明該方法的健壯性較好，應(yīng)用場(chǎng)景寬泛，既可以處理完整數(shù)據(jù)也可以處理數(shù)據(jù)缺失的情況，對(duì)干擾抵抗力較強(qiáng)，并且對(duì)模型參數(shù)的敏感性較低，性能穩(wěn)定。
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