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基于统计的网络流量模型及异常流量发现
  • 期刊名称:高技术通讯 2007,17(10):1007~1012
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心,哈尔滨150001
  • 相关基金:863计划(2001AA147010B)、国家自然科学基金(60403033)资助项白.
  • 相关项目:面向高速网络的流量建模研究
中文摘要:

基于从网络流量的大小和流量曲线的形状两个方面的研究,建立了一种基于统计的网络流量模型,提出了计算正常情况网络流量曲线的算法。通过对比正常网络流量曲线和异常网络流量曲线之间的差距,实现了对异常数据流的自动检测。实验表明,该模型不仅可以模拟与网络实测数据相似的网络流量,而且具有一定的异常流量发现能力。

英文摘要:

This paper builds a statistics-based network traffic model by analyzing the size of network traffic and the shape of the traffic curve. It also presents an algorithm to calculate the network traffic curve under normal condition. Automatic detection of anomaly network traffic is realized by calculating the difference between the normal network traffic curve and the abnormal one. Experiments show that the simulation results are in good agreement with the real network traffic and the model can, to some extent, detect anomaly traffic.

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