【摘 要】
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在大规模集成互联网络中,需要对网络流量进行异常检测和识别,以保障网络安全。利用高阶累积量对干扰的统计独立性,提出一种基于高阶累积量配准的网络异常流量识别算法。首先
【机 构】
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郑州大学西亚斯国际学院电子信息工程学院
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在大规模集成互联网络中,需要对网络流量进行异常检测和识别,以保障网络安全。利用高阶累积量对干扰的统计独立性,提出一种基于高阶累积量配准的网络异常流量识别算法。首先进行了网络异常流量的统计信号模型构建,分析了高阶累积量检测方法原理,然后采用自适应陷波器级联方法进行流量的干扰抑制和降噪分离,结合高阶累积量配准方法实现异常流量识别算法的改进。仿真实验表明,采用该算法进行网络流量异常识别,具有较好的幅频响应性能,提高了准确识别概率,检测性能优于传统算法。
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