含自适应阈值的ARMA网络流量异常检测算法

刘仁山; 孟祥宏

刘仁山, 孟祥宏. 含自适应阈值的ARMA网络流量异常检测算法[J]. 信阳师范学院学报(自然科学版), 2013, 26(2): 296-300.

引用本文:

刘仁山, 孟祥宏. 含自适应阈值的ARMA网络流量异常检测算法[J]. 信阳师范学院学报(自然科学版), 2013, 26(2): 296-300.

Liu Renshan, Meng Xianghong. Network Traffic Abnormality Detection Algorithm Based on ARMA with Self-adaptive Threshold[J]. Journal of Xinyang Normal University (Natural Science Edition), 2013, 26(2): 296-300.

Citation:

Liu Renshan, Meng Xianghong. Network Traffic Abnormality Detection Algorithm Based on ARMA with Self-adaptive Threshold[J]. Journal of Xinyang Normal University (Natural Science Edition), 2013, 26(2): 296-300.

含自适应阈值的ARMA网络流量异常检测算法

Network Traffic Abnormality Detection Algorithm Based on ARMA with Self-adaptive Threshold

摘要

摘要: 传统的网络管理方法已不能适应网络复杂性的要求,不能准确刻画网络异常行为,从而影响检测精度.针对这个问题,提出含自适应阈值的ARMA网络流量异常检测算法,利用滑动平均模型预测网络流量,利用中心极限定理确定动态的阈值区间,通过判断网络流量误差是否落在阈值区间作为检测点是否异常的准则.仿真结果表明,该模型能准确地描述网络的运行状况,具有很高的可用性

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