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自适应滤波实时网络流量异常检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对网络中的各种常见攻击,提出一种基于自适应滤波的网络流量异常检测方法.首先对多种流量指标进行递推最小二乘法预测,然后以预测误差所构造的统计量容许范围进行异常检测,最后对检测结果实施归一化评估.该方法具有无需任何历史训练数据、能大量减少报警次数、突出报警严重程度的特点.在DARPA入侵检测评估数据集上的实验表明,所提方法更适合检测拒绝服务攻击引起的异常,较之相同权向量下的同类方法,其异常检测率、误报率和检测速度等性能更好. 相似文献
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使用交叉熵检测和分类网络异常流量 总被引：1，自引：0，他引：1
针对准确识别网络攻击行为的问题,提出了一种基于交叉熵的流量异常检测和分类方法.首先使用流头部特征属性和行为特征属性对DoS攻击、端口扫描和网络扫描等3种常见攻击进行描述,并使用交叉熵来度量各属性上流量的分布变化,建立各攻击的行为特征向量,然后使用指数加权滑动平均控制图方法对多种交叉熵指标进行异常检测得到检测异常向量,最后以检测异常向量和各行为特征向量的相似度来判别攻击类型.针对路由器中Netflow流量的实验结果表明,对于强度较小的攻击,相比香农熵度量法,交叉熵度量法的攻击分类正判率和精确率平均提高了13%和15%,正确率提高了13%. 相似文献
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