基于序贯模式挖掘的宏观网络流量异常检测

作者：万里; 王明生; 沈志勇; 林东岱

来源：计算机工程, 2008, (11): 157-159.

• 宏观网络
• 序贯频繁模式
• 数据挖掘
• 网络流量分析 macro-network
• sequential frequent pattern
• data mining
• network traffic analysis

基于序贯频繁模式挖掘,提出并实现了一种宏观网络流量异常检测的方法。定义了一个新的频繁模式和相对应的异常度概念。对863-917网络安全监测平台提供的全国流量数据进行了实验,得出对应于"橙色八月"的2006年8月上旬流量严重异常的结论。通过与相关的其他传统算法进行对比,如使用绝对流量的算法和简单使用不同小时流量排名的算法,进一步说明序贯频繁模式对网络流量分析的实用性。

• 单位
  中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室; 计算机科学国家重点实验室; 中国科学院软件研究所; 中国科学院研究生院