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基于多尺度主成分分析的网络异常检测方法技术

技术编号:6107262 阅读:318 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
本发明专利技术涉及一种基于多尺度主成分分析的网络异常检测方法;该方法为:利用流量矩阵的时空相关性,结合小波变换的多尺度建模能力和主成分分析的降维能力,对流量矩阵中的正常流量进行建模,然后对残余流量进行分析,从而实现网络的异常检测;对流量矩阵中的正常流量进行建模的方法含有流量矩阵的小波分解、小波系数矩阵的主成分分析和重构、流量矩阵的小波重构、流量矩阵的主成分分析和重构;对残余流量的分析采用Shewart控制图方法和EWMA控制图方法来实现;本发明专利技术提供一种基于多尺度主成分分析的网络异常检测方法及网络异常在线检测方法,其检测性优于PCA算法和KLE算法,而且在线检测方法的单步执行时间短。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
1.一种基于多尺度主成分分析的网络异常检测方法,其特征是:利用流量矩阵的时空相关性,结合小波变换的多尺度建模能力和主成分分析的降维能力,对流量矩阵中的正常流量进行建模,然后对残余流量进行分析,从而实现网络的异常检测。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:钱叶魁刘凤荣郝强左军尹锋商文忠姜关胜
申请(专利权)人:钱叶魁
类型:发明
国别省市:41

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