[发明专利]一种基于相对位置度量的网络异常检测方法

摘要

本发明公开了一种基于相对位置度量的网络异常检测方法，对骨干通信网络中的流量进行采样；引入香农熵对采样数据进行预处理；引入z得分的相对位置度量方法对预处理后的数据进行计算；搭建基于香农熵值的z得分图谱；利用香农熵变化结合z得分图谱分析网络是否异常。本发明的有益效果：通过香农熵的引入，能够将网络流量中属性的聚合离散趋势进行表示，再通过引入z得分，根据统计学中的经验法则，进而搭建基于香农熵的z得分图谱，能够直观的判断是否有疑似异常发生，以及疑似异常发生的时间和程度；通过对疑似异常的程度和相关属性的变化，对比网络中常见的异常的特征，可以将疑似异常的检测范围进一步缩小，达到有效检测和提高检测效率的目的。

主权项

1.一种基于相对位置度量的网络异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对骨干通信网络中的流量进行采样，其中，采样的数据有数据包在信息流中的编号、与信息流第一个数据包的截获时间的相对时间、数据包中网络层字节的总个数、源IP地址、目的IP地址、TCP/UDP源头端口号、TCP/UDP目的端口号、IP协议类型、TCP标志位；步骤2、引入香农熵对采样数据进行预处理，其中，香农熵处理的数据有数据包中网络层字节的的总个数、源IP地址、目的IP地址、和TCP/UDP目的端口号；步骤3、引入z得分的相对位置度量方法对预处理后的数据进行计算；步骤4、搭建基于香农熵值的z得分图谱；步骤5、利用香农熵变化结合z得分图谱分析网络是否异常。