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基于ME-PGNMF的異常流量檢測方法

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  由于部分網絡異常對流量變化影響不明顯,流量分析難以發現此類異常。傳統基于主成分分析的網絡異常流量檢測方法追求全局最優解,對局部特征提取不充分,導致對連續異常不敏感,降低了異常流量的檢測精度,且物理意義不明確。針對上述問題,在多維信息熵的基礎上,提出梯度投影非負矩陣分解異常流量檢測方法。將流量數據處理為多維特征熵矩陣,用梯度投影非負矩陣分解方法重構多維熵矩陣,分離出正常和異常子空間,采用多元統計過程控制方法中的Q圖檢測異常。實驗結果表明,與以流量分析為基礎的主成分分析方法、傳統非負矩陣分解方法相比,該方法能更快、更準確地檢測出連續異常,對流量變化不敏感的低速分布式拒絕服務攻擊檢測效果明顯提高,對蠕蟲攻擊更加敏感。

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