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基于ARX模型的网络流量异常检测
作 者: 杨晓
导 师: 王凯东
学 校: 西安电子科技大学
专 业: 计算机系统结构
关键词: 滑动时窗 小波 ARX模型 FCM 异常检测 实时算法
分类号: TP393.06
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 17次
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内容摘要
伴随着互联网的飞速发展和普及,网络资源的需求也迅速增加;与此同时网络中也包含着大量的网络攻击,其对网络性能的影响也越来越大。网络攻击的直接表现是网络流量异常,这就要求必须快速有效的检测出异常。本文提出了一种新的网络流量异常检测方法,即通过滑动时窗小波算法和ARX模型实现对网络流量的建模与预测,再由FCM聚类算法对其分类并检测异常点。本文首先介绍滑动时窗小波算法的特点和计算方法,如它能解决窗口滑动时产生的数据冗余;且原始窗口更新数据的同时,也能更新对应分解层的小波系数,体现出系数更新的实时性。接着通过系统辨识ARX模型对各层小波系数建模、获取模型残差序列,并探讨其在时间序列自适应预测方面的应用。然后探究模糊聚类、FCM算法的原理,并对ARX模型残差序列进行聚类分析和异常值检测。通过对上述数学模型的综合分析,本算法实现了对网络流量的异常检测,且体现出较好的实时性。最后采用KDDCup99数据集做网络流量异常检测实验,实验结果证实本方法可获得较高的异常检测率。
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全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-7 第一章 绪论 7-13 1.1 研究背景和意义 7-8 1.2 网络流量异常 8-10 1.2.1 网络流量异常概念 8 1.2.2 网络流量异常分类 8 1.2.3 网络流量异常检测研究现状 8-10 1.3 本文主要工作 10-11 1.3.1 研究目标 10 1.3.2 研究内容 10-11 1.4 论文的内容及章节安排 11-13 第二章 小波技术及滑动时窗小波算法 13-23 2.1 小波分析及 Mallat 算法 13-16 2.1.1 小波简史 13-14 2.1.2 小波分析的特性 14-15 2.1.3 Mallat 算法 15-16 2.2 滑动时窗小波算法 16-23 2.2.1 引入滑动时窗原因 16 2.2.2 Haar 小波 16-17 2.2.3 滑动时窗技术 17-18 2.2.4 滑动时窗小波算法 18-20 2.2.5 算法复杂度分析 20-23 第三章 系统辨识 ARX 模型及 FCM 聚类算法 23-39 3.1 系统辨识概念 23-26 3.1.1 时间序列概念 23-24 3.1.2 系统辨识理论 24-25 3.1.3 系统辨识的建模过程 25-26 3.2 ARX 模型 26-30 3.2.1 ARX 模型的基本理论 26-28 3.2.2 ARX 模型的参数估计 28-29 3.2.3 ARX 模型预测 29-30 3.3 聚类算法概述 30-34 3.3.1 聚类概念 30-31 3.3.2 聚类的数学模型 31-33 3.3.3 聚类算法分类 33-34 3.4 FCM 算法 34-39 3.4.1 模糊集基本知识 34 3.4.2 硬 C 均值算法(HCM) 34-36 3.4.3 模糊 C 均值算法(FCM) 36-37 3.4.4 检测算法 37-39 第四章 基于 ARX 模型的网络流量异常检测方案 39-49 4.1 总体实验方案 39-40 4.2 实验数据集 40-44 4.2.1 KDDCup99 数据集 40-42 4.2.2 算法评价指标 42 4.2.3 检测阈值的选择 42-44 4.3 建立 ARX 模型 44-46 4.3.1 调用 Matlab 引擎 44-45 4.3.2 建立 ARX 模型 45-46 4.3.3 预测及得到残差 46 4.4 检测异常点 46-49 4.4.1 检测异常点流程 46-47 4.4.2 检测异常点算法 47-49 第五章 实验方案及结果分析 49-61 5.1 具体实验方案 49-53 5.1.1 滑窗小波分解原始信号 49-52 5.1.2 ARX 模型预测得到残差 52 5.1.3 FCM 聚类算法及检测算法实验 52-53 5.2 实验结果及分析 53-60 5.3 实验小结 60-61 第六章 总结与展望 61-63 致谢 63-65 参考文献 65-67
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络测试、运行
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