一种网络异常实时检测方法

传统的网络管理工具通常根据预先设定的阈值来报警 ,这种方法虽然简单 ,但适应性不好 .因此出现了网络异常检测技术 ,有时异常检测技术不但能发现网络故障 ,而且具有预警的效果[1] ;该文介绍了一种新的实时网络流量异常检测方法 ,转换网络流量观测值序列并假定序列的局部是平稳的 ,然后建立AR模型 ,定义一个统计量来检测异常 .结果表明 。

一种新的网络流量异常检测方法

针对传统检测方法存在的问题 ,提出了一种新型的网络流量异常检测方法。在对网络流量的自相似性参数 :Hurst参数、Hurst参数的时变函数H(t)的分析基础上 ,对网络流量异常带来的自相似性变化做了研究 ,并通过检测自相似性变化的异常来判断网络流量异常的出现。研究表明 。

一种基于SDN的在线流量异常检测方法

基于软件定义网络的集中管控平面,提出了一种在线流量异常检测方法.首先在控制器上在线获取OpenFlow交换机的流表信息,并构造整个网络的流量矩阵与样本熵矩阵进行组合,然后采用主成分分析方法检测异常流量.实验结果表明,相比于传统网络中利用主成分分析方法分别单独处理离线的流量矩阵或样本熵矩阵的方法,在线流量异常检测方法实现和处理方式简单、有效,异常流量能够得到快速隔离,是基于软件定义网络的一种轻量级在线流量异常检测方法.

基于多方协作的网络安全运营框架设计与实现

本文旨在设计和实现基于多方协作的网络安全运营框架,以提高网络安全水平。通过分析当前网络安全运营存在的问题和挑战,包括恶意攻击日益增多、网络安全漏洞频发等,设计了一套包括信息共享、安全事件响应、风险评估等功能的基于多方协作的网络安全运营异常检测方法,实现了多方协作下网络安全运营的畅通无阻,并且验证了基于多方协作的网络安全运营框架的有效性和实用性。结果表明,该框架能够显著提高网络安全运营的效率和效果,降低安全漏洞的风险。