| 利用残差分析的网络异常流量检测方法 |
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| 引用本文： | 孟永伟,秦涛,赵亮,马文强,王换招. 利用残差分析的网络异常流量检测方法[J]. 西安交通大学学报, 2020, 0(1): 42-48+84 |
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| 作者姓名： | 孟永伟 秦涛 赵亮 马文强 王换招 |
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| 作者单位： | 1.西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室;2.西安交通大学深圳科学技术研究院;3.西安空间无线电技术研究所 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61772411)；;陕西省自然科学基金资助项目(2018 JM6109)； |
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| 摘 要： | 针对网络异常流量检测中大数据小异常造成的难题,提出了一种新的基于残差分析的网络异常流量检测方法。从多个角度提取网络流量的特征属性,以准确刻画正常行为和异常行为之间的差异性。利用提取的特征属性构建属性矩阵,采用流之间的相似性构建邻接矩阵。使用属性矩阵和邻接矩阵构建网络异常检测模型,采用CUR矩阵分解方法重构属性矩阵得到主模式,对属性矩阵和重构的属性矩阵进行残差计算进而获得残差矩阵。对残差矩阵中的每一个流计算其残差,根据每个流的残差和预设阈值进行异常判定。采集了西安交通大学校园网流量数据进行实验,实验结果表明:所提方法在不需要任何先验知识的情况下能够使异常检测率达到90%以上;与其他异常检测方法相比,所提方法不仅具有较高的检测率,而且能够实现异常源定位。
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| 关 键 词： | 异常检测 网络流量 矩阵分解 残差分析 |
Network Anomaly Detection Method Based on Residual Analysis |
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