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摘要
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。
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单位湖北工业大学工程技术学院; 湖北工业大学
