摘要：根据网络流量在大时间尺度上的自相似性,以及在小时间尺度上异常流量、Lipschitz正则性与小波变换模极大值三者之间的关系,提出基于小波分析的网络流量异常检测方法.设计了采用该方法检测网络流量异常的模型,解决了方法实现过程中小波选择、模极大值曲线衰减判断、Hurst指数与Lipschitz指数求解等一些关键问题.实验表明,提出的方法能够较好的发现网络流量异常事件并定位异常发生时刻.

摘要：针对网络流量异常检测结果误差较大的问题,提出基于粒子群算法的网络流量异常检测方法。首先,收集网络流量特征,根据熵值变化获取网络流量测度特征;其次,分析特征确定异常类别,完成网络流量异常的检测;最后,进行实验对比分析。实验结果表明,该方法能够检测出大部分网络流量异常现象,优于其他方法。