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一种基于高聚集链路测量的网络级别OD流异常检测框架
1
作者
杨松
李宗林
《电信科学》
北大核心
2010年第10期121-126,共6页
绝大多数网络异常事件会对网络中的一定空间范围造成影响,形成分布式流量异常,其异常流量模式通常体现在网络级别源到端(OD)流的某些特征参数上。OD流很难直接测量得到,需通过高聚集链路测量反演技术推测,然而反演误差将直接影响下一步...
绝大多数网络异常事件会对网络中的一定空间范围造成影响,形成分布式流量异常,其异常流量模式通常体现在网络级别源到端(OD)流的某些特征参数上。OD流很难直接测量得到,需通过高聚集链路测量反演技术推测,然而反演误差将直接影响下一步基于特征参数的异常诊断。本文提出了一种直接由链路测量进行OD流异常检测的框架,该框架采用RMLP神经网络,并加入部分OD流估计值作为约束输入,实现了由链路测量对OD流级别特征参数的估计。该方法的优点是检测过程不再完全依赖链路到OD流的估计,解决了反演误差影响检测的问题,并且该框架允许链路流量到多种OD流特征参数的估计。
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关键词
OD流
高聚集链路测量
异常检测
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职称材料
题名
一种基于高聚集链路测量的网络级别OD流异常检测框架
1
作者
杨松
李宗林
机构
华为赛门铁克科技有限公司
西南交通大学信息化研究院
出处
《电信科学》
北大核心
2010年第10期121-126,共6页
文摘
绝大多数网络异常事件会对网络中的一定空间范围造成影响,形成分布式流量异常,其异常流量模式通常体现在网络级别源到端(OD)流的某些特征参数上。OD流很难直接测量得到,需通过高聚集链路测量反演技术推测,然而反演误差将直接影响下一步基于特征参数的异常诊断。本文提出了一种直接由链路测量进行OD流异常检测的框架,该框架采用RMLP神经网络,并加入部分OD流估计值作为约束输入,实现了由链路测量对OD流级别特征参数的估计。该方法的优点是检测过程不再完全依赖链路到OD流的估计,解决了反演误差影响检测的问题,并且该框架允许链路流量到多种OD流特征参数的估计。
关键词
OD流
高聚集链路测量
异常检测
Keywords
OD flow
high aggregation link measurement
anomaly detection
分类号
TP393.08 [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
一种基于高聚集链路测量的网络级别OD流异常检测框架
杨松
李宗林
《电信科学》
北大核心
2010
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