基于多元高斯分布的网络流量异常识别方法

考虑到传统网络流量异常识别数学模型受网络干扰项影响，会降低网络流量异常识别的精度，提出多元高斯分布的网络流量异常识别数学建模．通过引入多元高斯分布理论，解析网络流量数据包，在获取网络端口的基础上，提取网络流量中的TCP网络流量特征和GPRS网络流量特征；将生成的随机梯度序列结合多元高斯分布序列生成新的网络流量分类，对流量分类器统计分析，确定最终的网络流量分类类别，并通过计算网络流量信息增益，确定网络流量异常情况；通过构建网络流量异常识别数学模型，实现网络流量的异常识别．实验结果表明，所提模型在识别网络流量异常时，提高了识别效率和精度．