【摘 要】
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随着近年来经济与科技的发展以及信息技术的普及,互联网已经在全社会各个领域中扮演着愈发重要的角色,俨然已经成为国家发展的战略关键。作为保障网络安全的重要手段之一,网络流量异常检测技术的相关研究有着重要的现实意义。然而,目前的技术在面对日益复杂的网络环境时,还存在诸多挑战和局限性。为了能适应当今网络条件,高效且准确地检测出网络流量异常,本文提出了一种离线网络流量异常检测方法,主要贡献是提出了一种针对网
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随着近年来经济与科技的发展以及信息技术的普及,互联网已经在全社会各个领域中扮演着愈发重要的角色,俨然已经成为国家发展的战略关键。作为保障网络安全的重要手段之一,网络流量异常检测技术的相关研究有着重要的现实意义。然而,目前的技术在面对日益复杂的网络环境时,还存在诸多挑战和局限性。为了能适应当今网络条件,高效且准确地检测出网络流量异常,本文提出了一种离线网络流量异常检测方法,主要贡献是提出了一种针对网络流量异常检测的特征预处理和数据增强的方法;以及提出了一个创新的基于多尺度分解和多通道检测的网络流量异常检测算法。本文所提的方法主要由两个模块组成:(1)网络流量数据特征预处理与数据增强模块;(2)多尺度分解多通道异常检测模块。在网络流量数据特征预处理与数据增强模块中,本文提出了并详细叙述了一种网络流量数据的特征选择与数据增强的方法,该方法将最大相关性最小冗余(Maximum Relevance-Minimum Redundancy,MRMR)特征选择技术,PCA特征融合和基于带权动态时间规整平均重心平均(Weighted DTW Barycenter Averaging,W-DBA)的网络流量数据增强方法,相结合后应用于网络流量数据,可以大幅提高后续异常检测的准确性。在多尺度分解多通道异常检测模块,本文提出了一种全新的多尺度分解和多通道检测相结合的网络流量异常检测算法,该方法包括一个应用互补集成经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)技术将流量数据分解表征到多尺度上的多尺度分解模块,和一个用于从多尺度数据中检测异常的多通道广义似然比检验(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)检测模块。本文所提出的多通道异常检测算法,克服了传统方法通常只在每个尺度上独立工作,以及只分析和提取时序相关的信息和对网络流量数据预处理不足的缺点,对网络流量进行了适当的预处理,并在异常检测时充分考虑了多个尺度内的内部频率-时间相关性,通过在三个不同的数据集上的实验结果分析,证明了本文所提出的方法具有比其他传统方法具有更好检测的性能。
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