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公开(公告)号：CN101286897B
公开(公告)日：2010-12-29
申请号：CN200810047728.4
申请日：2008-05-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超统计理论的网络流量异常检测方法，包括：①根据网络流量的实际特性选择一种分布模型，并且该分布符合网络流量的分布拟合检验要求；②根据此分布模型计算网络流量时间序列的慢变量序列，即分布参数序列；③根据慢变量序列的异常波动来检测网络流量异常。本发明通过建立基于超统计(即统计之统计)的网络流量模型，可以描述表现出突发性、非平稳、长相关性以及重尾性的网络流量时间序列并对网络流量进行异常检测。通过本发明所计算的网络流量时间序列的慢变量序列准确描述了网络流量的特征，通过分析慢变量序列可以准确分析网络流量，并大大减少了计算量，实验说明基于慢变量的网络流量异常检测明显优于传统检测方法。
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公开(公告)号：CN101286897A
公开(公告)日：2008-10-15
申请号：CN200810047728.4
申请日：2008-05-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超统计理论的网络流量异常检测方法，包括：①根据网络流量的实际特性选择一种分布模型，并且该分布符合网络流量的分布拟合检验要求；②根据此分布模型计算网络流量时间序列的慢变量序列，即分布参数序列；③根据慢变量序列的异常波动来检测网络流量异常。本发明通过建立基于超统计(即统计之统计)的网络流量模型，可以描述表现出突发性、非平稳、长相关性以及重尾性的网络流量时间序列并对网络流量进行异常检测。通过本发明所计算的网络流量时间序列的慢变量序列准确描述了网络流量的特征，通过分析慢变量序列可以准确分析网络流量，并大大减少了计算量，实验说明基于慢变量的网络流量异常检测明显优于传统检测方法。
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