一种基于SVM的网络异常流量检测新方法

提出了一种基于SVM的网络异常流量检测新方法.分析了支持向量机的基本原理,结合网络流量异常检测的特点,讨论了异常检测的特征选择问题;提出了网络流量相关性、包长度统计变量以及异常报文统计等具有代表性的特征参数,描述了数据的预处理方法.试验结果表明,所选特征参数可有效地检测网络流量异常变化,说明基于支持向量机的在网络异常流量检测具有较好的可应用性.     

针对RED的LDoS攻击流模拟研究

根据网络流量自相似性的形成机理和LDoS攻击流的特点,综合网络中TCP和UDP常见协议,提出一个基于NS2的LDoS入侵流模拟方法,使用该法得到的流量数据可用于对低速率拒绝服务攻击入侵的研究。     

分形技术与矢量量化相结合的网络流量异常检测研究

本文在分析国内外网络流量异常检测现状的基础上,针对多数异常检测模型实时性较差、检测牢较低、误报率较高等问题,提出了一种新的基于分形技术和矢量量化的网络流量异常检测方法.理论分析表明,该方法具有较高的精度和较低的时间、空间复杂度,可以准确高效地检测出异常网络流量,并定位网络异常原因.     

基于数据挖掘的网络流量预测研究

为提高网络流量预测的效率和准确性,提出基于数据挖掘的网络流量动态预测方法。在对网络流量数据进行相空重构的基础上,采用基于神经网络的数据挖掘方法实现流量动态预测。实验表明：这种方法有较好的预测精度,为网络性能异常的预警行为研究奠定良好的基础。     

基于滑动时间窗的置信区间流量异常检测算法研究

针对网络流量异常,提出了一种滑动时间窗的置信区间的方法,该算法可以有效地对网络异常流量进行检测,给出安全警告.     

融合帧差循环控制的网络流量监测模型仿真

提出一种融合帧差循环控制的网络流量监测模型,分析了网络流量在网络空间中的数据分布结构,进行网络流量的信号模型时间序列分析,采用融合帧差循环控制方法进行流量信息调度,实现流量的准确预测。仿真结果表明,利用该模型进行网络流量预测精度较高,对异常流量的挖掘准确性较好,可提高网络流量的检测能力。     

基于模糊C均值的异常流量检测模型

对网络进行流量异常检测,流量出现异常后再对数据包进行分析,通过这种方法能够降低系统开销,聚类算法是一种有效的异常入侵检测方法,可用在网络流量异常检测中,用于判定当前网络流量是否出现异常,本文将模糊C均值算法应用于流量异常检测模型中,通过实验,该模型能够有效检测出流量的异常状态．     

网络流量尺度行为估计方法探讨

现代网络流量的不断增加和数据交换形式不断变化,网络流量的研究难度也在不断增加,特别是对网络行为的研究更加重要。对尺度行为的研究方法进行了探讨,解释了多重分形的估计方法,并对尺度行为估计的算法进行复杂度分析和无偏性验证,对尺度行为的研究有着重要意义。     

基于自相似特性的网络流量模型研究

详细描述了自相似业务流的特点,包括自相似性的定义、性质、网络流量自相似程度的Hurst参数估计方法、自相似流量的产生原因以及对网络性能的影响等。利用RMD方法生成了自相似分形FGN流量,并分别利用R/S分析法、V/T法和周期图法估计自相似流量的参数,通过与传统的M/M/1排队模型比较,得出自相似对网络性能的影响。     

基于高阶累积量配准的网络异常流量识别算法

在大规模集成互联网络中,需要对网络流量进行异常检测和识别,以保障网络安全。利用高阶累积量对干扰的统计独立性,提出一种基于高阶累积量配准的网络异常流量识别算法。首先进行了网络异常流量的统计信号模型构建,分析了高阶累积量检测方法原理,然后采用自适应陷波器级联方法进行流量的干扰抑制和降噪分离,结合高阶累积量配准方法实现异常流量识别算法的改进。仿真实验表明,采用该算法进行网络流量异常识别,具有较好的幅频响应性能,提高了准确识别概率,检测性能优于传统算法。     

校园网流量自相似特性的研究

针对校园网流量自相似特性的问题,以网络中心测得的实际网络数据为研究对象,对不同时间尺度内的分组到达数目进行研究。利用方差-时间曲线和R/S图方法对实际流量数据进行测量、分析和预测,证实校园网流量具有典型的自相似性。     

基于自相似的DDoS攻击实时检测技术研究

通过研究网络流量自相似在分布式拒绝服务（DDoS）攻击下的变化规律,设计了一种通过计算局域内Hurst参数变化率实时检测DDoS攻击的方法,该方法采用滑动窗口机制实时在线估计局域内网络流量的自相似程度。对MIT林肯实验室的入侵检测数据测试结果表明,使用Hurst参数作为DDoS攻击的检测测度,具有较高的检测率及较快的检测速度。     

A dynamic network QoS control mechanism based on traffic prediction

A dynamic network Qo S control mechanism was proposed based on traffic prediction. It first predicts network traffic flow and then dynamically distributes network resources, which makes full use of network flow self-similarity and chaos. So it can meet changing network needs very well. The simulation results show that the dynamic Qo S control mechanism based on prediction has better network performance than that based on measurement.     

一种生成自相似通行量的快速逼近算法与仿真

对网络中自相似通信量生成方法进行了研究,提出了一种近似算法.仿真实验结果表明,该算法生成的自相似通信量的精度和速度都令人满意.     

网络经济问题研究进展

目前,交通运输定价和电力污染问题在我国引起社会的广泛关注。许多学者对交通网络问题做了大量的工作,但对电力污染管理问题,国内的研究成果不多,而且大多做定性研究。这两个问题的数学模型都可以归结为交通网络平衡问题。虽然国外对交通网络平衡问题研究了几十年,但其研究背景主要是欧美国家的交通运输和电力污染问题。本文综述了电力燃煤税和动态交通网络的国内外研究进展,提出了一些有待于研究的新问题。     

基于流量分析的校园网应用监测系统研究

流量分析对网络管理非常重要,但由于设备和技术原因,在校园网中应用较少.本文介绍了一些不需特定设备支持、适合在大部分校园网部署的流量分析技术,并给出了基于这些技术的校园网应用监控系统的设计、实现和应用实例.     

通用网络流量监测报警系统的设计与实现

网络流量监测是网络管理的一项重要内容。通过流量测量与预测,可以了解自治域、网络之间的流量情况及其趋势,从而更好地进行网络改进和负载均衡的设计。本文使用指数平滑法建立流量预测模型,可对网络流量进行实时监测与预警。     

校园网网络流量监测系统的研究与实现

结合现有校园网网络流量监测所存在的问题,提出了基于Cacti的网络流量监测系统,实现校园网络流量的可视化管理和监控工作。利用Cacti的SNM P信息轮询机制及网络气象图插件,实时获取网络流量信息,直观的显示网络链路的带宽和负载状况。实践表明,该系统的运行提高了校园网络管理的效率,也为网络的优化及调整提供了有力的依据。