一种基于时间序列挖掘的网络异常流量自动检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202010611946.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111835738B | 公开（公告）日 | 2021-09-24 |
| 申请公布号 | CN111835738B | 申请公布日 | 2021-09-24 |
| 分类号 | H04L29/06 | 分类 | 电通信技术; |
| 发明人 | 展鹏;李学庆;许浩然;胡宇鹏 | 申请（专利权）人 | 赛尔网络有限公司 |
| 代理机构 | 济南金迪知识产权代理有限公司 | 代理人 | 孙倩文 |
| 地址 | 250199 山东省济南市历城区山大南路27号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于时间序列挖掘的网络异常流量自动检测方法，属于数据挖掘、大数据分析与模式识别技术领域，包括数据导入、形成初始时间序列模型、数据切分获得数据子序列、利用快速学习方法得到待检测数据子序列的最优前后松弛空间、计算各数据子序列之间的距离并得到数据子序列相似矩阵、计算异常程度得分，比较判断等步骤。通过标准的数据接入接口，数据导入模块将标准的网络流量数据进行数据值读取，方便地实现数据导入与数据的标准化，转化为时间序列模型，简化了数据采集方式，本发明利用提出的时间序列异常数据检测方法从多个数据维度研究并分析得出异常流量序列，降低了数据的复杂性，同时保留了网络流量原始数据的时间联系性特征。 |
