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包抽样对异常检测的影响及其消除方法研究
被引量：
1
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作者
杨永强
邵超
张建辉
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第1期131-135,共5页
针对当前流统计抽样在异常检测中存在的问题,分析包抽样和时域聚合导致流记录时间序列失真的原因,利用网络异常的尺度聚集特性,提出一种基于不重叠窗口聚合的多尺度分解方法,以消除由包抽样和时域聚合带来的信号噪声。仿真结果表明,该...
针对当前流统计抽样在异常检测中存在的问题,分析包抽样和时域聚合导致流记录时间序列失真的原因,利用网络异常的尺度聚集特性,提出一种基于不重叠窗口聚合的多尺度分解方法,以消除由包抽样和时域聚合带来的信号噪声。仿真结果表明,该方法能降低抽样率对流尺度上信噪比的影响,提高异常检测的性能。
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关键词
异常检测
包抽样
时间聚合
多
尺度
方法
不重叠窗口聚合
尺度聚集特性
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职称材料
题名
包抽样对异常检测的影响及其消除方法研究
被引量：
1
1
作者
杨永强
邵超
张建辉
机构
河南财经政法大学计算机与信息工程学院
解放军信息工程大学信息技术研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第1期131-135,共5页
基金
国家"973"计划基金资助项目(2012CB31900)
文摘
针对当前流统计抽样在异常检测中存在的问题,分析包抽样和时域聚合导致流记录时间序列失真的原因,利用网络异常的尺度聚集特性,提出一种基于不重叠窗口聚合的多尺度分解方法,以消除由包抽样和时域聚合带来的信号噪声。仿真结果表明,该方法能降低抽样率对流尺度上信噪比的影响,提高异常检测的性能。
关键词
异常检测
包抽样
时间聚合
多
尺度
方法
不重叠窗口聚合
尺度聚集特性
Keywords
anomaly detection
packet sampling
temporal aggregation
multi-scale method
Non-overlapping Window Aggregation（NOWA）
scale accumulation feature
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
包抽样对异常检测的影响及其消除方法研究
杨永强
邵超
张建辉
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
1
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参考文献
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