异常检测中信息熵灵敏度分析  

Analysis of entropy sensitivity in anomalies detection

作　　者：刘军[1] 程光[2] 

机构地区：[1]东南大学计算机科学与工程学院,江苏南京211189 [2]计算机网络和信息集成教育部重点实验室,江苏南京211189

出　　处：《广西大学学报（自然科学版）》2011年第A01期161-164,共4页Journal of Guangxi University（Natural Science Edition）

基　　金：国家973研究计划(2009CB320505);国家自然基金项目(60973123)

摘　　要：信息熵的概念广泛应用于流量异常检测中,信息熵可以用于衡量流量在某个特征分布的离散程度。基于信息熵的流量异常检测,往往需要进行阈值选择,用于判定实际流量特征分布的信息熵与基准分布的信息熵偏差多少就将其划分为异常。本文通过信息熵灵敏度分析来为阈值的选择提供参考。Entropy is widely used in traitic anomaly detection, such as measurement ot the chscrete level of a traffic feature distribution. Entropy-based traffic anomaly detection always face the problem of the threshold selection which is used to determine whether a real traffic contains anomalies when its entropy of a traffic feature compares to the entropy of the baseline distribution of the same fea- ture. In this paper, we provide references for threshold selection through analyzing the sensitivity of the entropy used in anomalies detection.

关 键 词：信息熵 异常检测 灵敏度 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]