一种基于多级策略的自适应边界异常检测方法

    公开(公告)号:CN105471854B

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201510796835.7

    申请日:2015-11-18

    Abstract: 本发明涉及一种基于多级策略的自适应边界异常检测方法,包括:以正常运行状态下各时间段网络流量的峰值和谷值为采集依据,获取设备的日志信息和网络流数据;根据网络流数据的报文类型,构建网络流数据的指标正常运行状态下的基准线,并判断网络流数据是否存在异常;将存在异常的网络流数据和其对应的日志信息采用HASH算法进行存储;构建正常网络行为库和异常网络行为库,并对存在异常的网络流数据进行匹配;采用BP神经网络方法对无法匹配的网络流数据进行分析,对该网络流数据的网络行为进行判断并存储至相应行为库;本发明提供的方法,采用层层递进的判别方式,实现对边界异常行为的检测,降低异常检测的误报率和漏报率。

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