[发明专利]一种基于态势感知预测方法的网络异常检测方法有效
| 申请号： | 201910864115.8 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110460622B | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 袁舒;王颖舒;刘晴;左宇;张娟娟;黄韬;徐拓之;李易;韦倩 | 申请（专利权）人： | 贵州电网有限责任公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 商小川 |
| 地址： | 550002 贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于态势感知预测方法的网络异常检测方法，它包括步骤1、获取骨干网的数据进行了提取分析以得到所需的链路数据；步骤2、用Ruby实现网络流量属性信息熵计算；步骤3、采用ARMA模型时间序列预测分析法作为熵值预测，通过预测值与实际值求差得到预测差序列以获得异常空间；步骤4、得到异常空间后，通过对两条链路的异常空间时间序列进行相关性分析，得到疑似网络异常点的发生时间及位置；步骤5、通过疑似异常发生时间点上的链路流量数据文件，根据不同的异常具有不同特征分布以此识别网络分布式隐蔽异常的种类；解决了现有技术不能有效地检测出分布式网络流量异常等技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 态势 感知 预测 方法 网络 异常 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于态势感知预测方法的网络异常检测方法，其特征在于：它包括：/n步骤1、获取骨干网的数据进行了提取分析以得到所需的链路数据；/n步骤2、用Ruby实现网络流量属性信息熵计算；/n步骤3、采用ARMA模型时间序列预测分析法作为熵值预测，通过预测值与实际值求差得到预测差序列以获得异常空间；/n步骤4、得到异常空间后，通过对两条链路的异常空间时间序列进行相关性分析，得到疑似网络异常点的发生时间及位置；/n步骤5、通过疑似异常发生时间点上的链路流量数据文件，根据不同的异常具有不同特征分布以此识别网络分布式隐蔽异常的种类。/n
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