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大尺度IP网络流量异常特征的多时间序列数据挖掘方法
  • 期刊名称:贺伟凇, 胡光岷. 大尺度IP网络流量异常特征的多时间序列数据挖掘方法. 计算机应用研究. vol.
  • 时间:0
  • 分类:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]电子科技大学光纤传感与通信网教育部重点实验室,成都611731
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60872033); 重庆市教委科技项目(KJ092503)
  • 相关项目:大规模通信网络异常行为特征分析与提取关键技术研究
中文摘要:

提出了一种大规模通信网络流量异常特征分析的多时间序列数据挖掘方法,把多个网络流量特征参数构成的时间序列作为一个整体进行分析研究,进行多时间序列数据挖掘产生网络流量异常相关的有效关联规则,对整个通信网络的安全威胁进行描述。Abilene网络数据验证了该方法。

英文摘要:

This paper proposed a large-scale IP network traffic feature anomaly detection method using time series data mining,analyzed the network traffic feature elements time series as a whole,obtained valid association rules of abnormal network traffic feature using multiple time series data mining,characterized the entire communication network security threats situation accurately.Experiments with Abilene network Netflow data verifies this method.

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