基于ME-PGNMF的异常流量检测方法
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标签：检测方法(9689)
由于部分网络异常对流量变化影响不明显，流量分析难以发现此类异常。传统基于主成分分析的网络异常流量检测方法追求全局最优解，对局部特征提取不充分，导致对连续异常不敏感，降低了异常流量的检测精度，且物理意义不明确。针对上述问题，在多维信息熵的基础上，提出梯度投影非负矩阵分解异常流量检测方法。将流量数据处理为多维特征熵矩阵，用梯度投影非负矩阵分解方法重构多维熵矩阵，分离出正常和异常子空间，采用多元统计过程控制方法中的Q图检测异常。实验结果表明，与以流量分析为基础的主成分分析方法、传统非负矩阵分解方法相比，该方法能更快、更准确地检测出连续异常，对流量变化不敏感的低速分布式拒绝服务攻击检测效果明显提高，对蠕虫攻击更加敏感。
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