一种新的网络异常流量检测模型  

A New Model of Anomaly Network Flow Detection

作　　者：涂旭平[1] 金海[1] 何丽莉[1] 杨志玲[1] 陶智飞[1] 

机构地区：[1]华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉430074

出　　处：《计算机科学》2005年第8期37-39,54,共4页Computer Science

基　　金：武汉市重点攻关资助项目(20031003027);湖北省自然科学基金(2001ABA001)

摘　　要：网络的异常流量检测是通过比较系统或用户的实际行为模式与正常行为模式之间的区别来检测入侵,目前的异常流量检测系统没有均衡考虑检测实时性与检测可信度之间的矛盾,本文提出了一种可调 Chi-Square T^2的网络异常流量检测模型,根据测度的可信度不同,设置不同的可信系数,通过调整可信系数,使总的异常值可以反映测度的可信度,从而提高了检测效率。The main methods to detect anomaly network flow are through comparison between the system＇s actual action pattern and normal action pattern. There is a trade-off between real-time and veracity in anomaly network flow detection, this paper presents a new model -adjustable Chi-Square T^2 model, according to a set of trusty coefficient. Through adjusting these coefficients, a trusty measure can contribute more value to the total anomaly value with a high factor, this will observably improve detection rate.

关 键 词：流量检测 异常检测 测度系数 流量检测系统 检测模型 网络异常 行为模式 可信度 检测效率 实时性 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH814[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]