一种时间相关性的异常流量检测模型

针对服务器行为具有时间动态相关性的特性,提出了基于分布率、聚类偏差和密集度相结合的聚类方法,构建了一种时间相关性的服务器异常流量检测模型。通过对校园网服务器流量长期观测和研究发现,服务器流量特征与时间具有动态相关性,基于此抽取了服务器当前时刻的流量特征,并结合了与当前时刻动态相关的时间特征,提出了基于分布率、聚类偏差和密集度相结合的聚类算法构建异常检测模型以发现服务器异常流量。实验表明,该模型能根据文中抽取的网络流量统计特征有效地发现服务器异常流量,且对于真实环境的应用同样能有效地检查异常,同时模型应用时间越长,算法的自适应越强。