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面向云计算应用的大规模网络流量异常数据快速捕获方法: 2024年; 由于云计算应用中网络流量数据规模较大,且流量数据以极高的速度持续增长,导致传统方法数据捕获速度无法与流量数据的增长速度相匹配,存在数据捕获延迟、遗漏甚至丢失等问题。这些问题严重影响了异常数据检测的准确性和及时性,对云计算应用的安全性和稳定性构成了潜在威胁。为此,提出一种大规模网络流量异常数据快速捕获方法。通过对大规模云计算应用网络流量数据进行预处理,从预处理后的数据中,提取出能够准确反映网络流量内在特性的能量特征。采用K-means聚类算法对这些能量特征进行分组,比较各个簇的特征与已知的正常流量特征,识别出与正常模式不符的异常流量数据。为了确保捕获速度能够与流量数据的增长速度相匹配,利用Libpcap库在捕获过程中进行数据包筛选,只有符合特定规则的数据包才会被捕获,以此减少不必要的数据处理和分析工作,实现了高效的网络流量数据包捕获。实验结果表明,所提出的方法能够以高达97.97%的准确率捕获大规模网络流量异常数据,可以满足实际云计算应用对高精度需求的要求。; 赵德宝; 关键词：云计算应用大规模网络流量快速捕获捕获方法

一种基于多模态增量张量分解的大规模网络流量异常检测方法、系统、设备及存储介质: 本发明涉及网络安全和大数据安全技术领域，特别涉及一种基于多模态增量张量分解的大规模网络流量异常检测方法、系统、设备及存储介质。本发明充分考虑了数据沿着多个模态动态增长的情况，采用了增量张量Tucker分解方法处理数据，该...; 王普明范荣巧李雪金鑫

一种大规模网络流量采集方法及系统: 本发明公开了一种大规模网络流量采集方法，包括：S1、基于当前采集周期的网络流量采集策略实时采集当前采集周期的流量数据；S2、根据当前采集周期的流量数据和历史流量数据进行网络流量预测分析，得到网络流量预测结果；S3、根据所...; 伍乙生

大规模网络流量数据异常快速检测研究被引量：1: 2023年; 在大规模网络流量环境下,由于传统的网络流量数据异常检测方法对于异常特征的识别效果不佳,影响了网络流量异常数据检测的准确率,研究一种新的大规模网络流量数据异常快速检测方法。通过设定采集时间间隔,实时记录数据并存储在数据库中,便于数据读取,实现大规模网络流量数据采集。根据数据采集结果,提取网络流量异常特征,计算异常特征序列信息熵,去除网络流量数据的冗余特征。根据特征提取结果建立网络流量数据异常快速检测模型,判断网络流量中是否存在异常数据,实现大规模网络流量数据异常快速检测。在实验过程中将该文方法与传统方法1和传统方法2进行对比,该方法在不同数据个数情况下的检测准确率均在90%以上,在不同流量异常数据类别条件下的漏检率最低,且运行耗时短,证明该方法可以精准检测大规模网络流量数据异常。; 张国宏; 关键词：大规模网络流量数据采集特征提取

一种大规模网络流量采集方法及系统: 本发明公开了一种大规模网络流量采集方法，包括：S1、基于当前采集周期的网络流量采集策略实时采集当前采集周期的流量数据；S2、根据当前采集周期的流量数据和历史流量数据进行网络流量预测分析，得到网络流量预测结果；S3、根据所...; 伍乙生

一种面向大规模网络流量的特定信息提取方法: 本发明提出一种面向大规模网络流量的特定信息提取方法，属于特定信息提取技术领域。包括以下步骤：S1.对网络流量进行预处理,得到明文流量json载荷的嵌入向量；S2.将嵌入向量作为输入对网络流量数据进行聚类；S3.提取同类明...; 吕欣润张翀李精卫谷杰铭张程鹏邢潇张奕欣

统计向量分析下大规模网络流量异常检测仿真被引量：2: 2023年; 为准确识别网络流量异常特征,降低用户遭受恶意攻击的概率,提出基于统计向量的大规模网络流量异常检测算法。依据网络管理协议明确节点及网络链路负载,得到网络状态和配置信息的路由矩阵,将负载值与路由矩阵引入广义回归神经网络提取流量特征,获得固定时段网络流量数据;利用SplitCap文件分割器将网络流量的一组源IP和目标IP交互划分至同一流量包,把流量包各字节映射为相同特征,使用t-分布式随机邻居嵌入方法计算流量包间欧氏距离,实现流量数据降维,锁定网络流量异常时间范围;把异常检测拟作约束条件二次优化问题,采用支持向量机统计流量向量特征,引入比特压缩技术降低数据分辨率,创建支持向量机下网络流量异常检测函数,实现异常检测。实验结果表明,所提方法的异常流量检测精度高、抗干扰性强,提升了网络流量安全监测能力。; 陈波红祝金明; 关键词：网络流量异常检测数据降维

云计算下大规模网络流量异常检测仿真被引量：1: 2023年; 云计算空间中存储着海量网络流量数据,若计算机频繁重复访问会产生网络崩溃情况,为此提出面向云计算的大规模网络流量异常检测方法。采用DWT信号处理方法提取网络流量特征,运用BIRCH算法聚类处理网络流量数据,通过大规模网络流量特征提取、聚类分析以及分组融合,得到流量数据分组。基于流量分组结果,基于NMF多源异常检测算法构建常规子空间、生成残余矩阵,并添加Shewhart控制图描述异常与正常数据之间的差别,判断网络流量是否为异常,根据判断结果实现网络流量异常检测。实验结果表明,所提方法的异常流量检测精度召回率和F1值均较高,能够有效提升检测效果。; 罗宏芳王春枝; 关键词：云计算特征提取控制图流量异常检测

基于大规模网络流量类型数据的跳变点检测系统及方法: 本发明公开了基于大规模网络流量类型数据的跳变点检测系统及方法，具体包括以下步骤：对参考窗口的数据进行预处理，预处理包括缺失值填充、数据归一化和平滑处理三个步骤；对预处理后的时间序列使用离散傅里叶变换结合自相关系数的方法进...; 马佳刘春山夏永祥涂海程赵楼

基于云计算和大数据分析的大规模网络流量预测被引量：12: 2021年; 结合当前网络流量海量、混沌、随机性变化的特点,为了获得理想的网络流量预测结果,提出了基于云计算和大数据分析的大规模网络流量预测模型。首先,根据混沌算法描述网络流量的混沌变化特点,建立学习样本集合。然后,引入支持向量机对网络流量随机性变化特点进行建模,并结合历史数据海量的特点,采用云计算平台使多个支持向量机并行运行。对比测试结果表明,该模型提升了网络流量预测精度,建模效率大幅度提升,可以满足网络流量在线管理的实时性要求。; 李晓会陈潮阳伊华伟李波; 关键词：网络管理云计算平台随机性

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