《计算机应用研究》|Application Research of Computers

小波及网络异常行为分析

Wavelet and Analysis of Network Traffic Anomalies

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作者 刘兰,李之棠,李家春,谭晓玲
机构 1.华中科技大学 计算机学院,湖北 武汉 430074;2.广东技术师范学院 电子系,广东 广州 510655;3.华南理工大学 计算机学院,广东 广州 510641;4.重庆三峡学院 电子系,重庆 404000
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文章编号 1001-3695(2007)04-0318-03
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.04.097
摘要 小波分析能将时间域上重叠但频率域上不重叠的信号进行分段,不同的频段(也就是不同的小波系数层次)代表了信号中处于该频段的信号分量,网络流量具有时域中频域重叠的特征。基于小波分解和重构思想,提出采用小波方法对于网络行为中的异常行为进行分析、判别的方法和模型,模型在模拟分析中取得较好的效果。
关键词 异常;小波;神经网络
基金项目 国家网络与信息安全保障持续发展计划资助项目(2004 1917021)
国家“973”计划资助项目(2003CB314805)
本文URL http://www.arocmag.com/article/1001-3695(2007)04-0318-03.html
英文标题 Wavelet and Analysis of Network Traffic Anomalies
作者英文名 LIU Lan, LI Zhi-tang, LI Jia-chun, TAN Xiao-ling
机构英文名 1. School of Computer Architecture, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan Hubei 430074, China; 2. Dept. of Electron, Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou Guangdong 510655, China; 3. School of Computer Science, South China University
英文摘要 Because of wavelet can process data at different scales which is similar with the real network flow presents fractal/selfsimilar nature in its scaling behavior. A wavelet based distributed ID model approach to analyses network traffic was developed in detail. The model can post attack characteristic more clearly and, by way of improve the veracity, corresponding network node signals of wavelet decomposition was compared.Attacks and the model can detect attack more precisely than the previous model does.
英文关键词
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收稿日期
修回日期
页码 318-320
中图分类号
文献标志码 A