基于数学建模的网络数据流异常检测仿真

基于数学建模的网络数据流异常检测仿真

论文摘要

为了增强网络攻击防护,保护网络信息安全,需要进行网络数据流异常检测,以便于发现网络异常状态,及时进行修复,为此,提出基于数学建模的网络数据流异常检测方法。通过对网络数据流的分析,将其划分为周期性与随机性网络数据流两类,结合周期性数据流的数据包生成速度、数据包大小及传输延时,构建周期性网络数据流数学模型,利用泊松分布对随机性网络数据流进行建模;通过深度学习训练机对网络数据流正常与异常状态进行样本分析,引入逻辑回归模型,结合网络数据流模型对应的数据流特征实现异常检测。实验结果表明,该网络数据流异常检测方法的检测结果精准度及灵敏度高于实验对比方法,适用性较强,具有较好的鲁棒性。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 基于数学建模的网络数据流异常检测方法
  •   2.1 建立网络数据流数学模型
  •   2.2 基于数学建模的网络数据流异常检测
  • 3 实验结果与分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张程,尚海涛

    关键词: 数学模型,网络数据流,异常检测,泊松分布

    来源: 计算机仿真 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 数学,互联网技术

    单位: 华东交通大学理工学院

    基金: 江西省教育厅科学技术研究项目(161561)

    分类号: TP393.08;O141.4

    页码: 423-426+453

    总页数: 5

    文件大小: 383K

    下载量: 91

    相关论文文献

    • [1].7品牌冰淇淋检测结果[J]. 消费者报道 2014(07)
    • [2].探索性和验证性检测研究[J]. 江西建材 2020(03)
    • [3].隔离检测保安全[J]. 中国建材 2020(06)
    • [4].生产线上的战“疫”——精细检测 践行品质承诺[J]. 中国建材 2020(07)
    • [5].高校快速检测实验室建设与问题浅析[J]. 天津农学院学报 2020(02)
    • [6].检验检测与认证认可的互补发展分析[J]. 食品安全导刊 2020(22)
    • [7].纺织品负离子发生量检测相关问题探讨[J]. 中国纤检 2020(08)
    • [8].桥梁新型检测技术的研究和分析[J]. 中华建设 2019(07)
    • [9].建筑检测及管理中存在问题的探讨[J]. 建材与装饰 2018(17)
    • [10].检验检测行业的主要问题是低价竞争[J]. 质量与认证 2018(08)
    • [11].基于距离的孤立点检测在系统入侵检测的应用[J]. 黑龙江科技信息 2017(11)
    • [12].放射免疫分析技术检测甲状腺激素准确性的影响因素及对策分析[J]. 临床检验杂志(电子版) 2016(01)
    • [13].艺术品检测公告(十月)[J]. 文物鉴定与鉴赏 2015(12)
    • [14].试论发电厂高压电气设备放电检测方法研究[J]. 民营科技 2015(12)
    • [15].2015年11月在播综艺栏目网络传播检测数据TOP20[J]. 当代电视 2016(01)
    • [16].2016年5月在播综艺栏目网络传播检测数据TOP20[J]. 当代电视 2016(07)
    • [17].“从算式到方程”检测题[J]. 中学生数理化(七年级数学)(配合人教社教材) 2020(11)
    • [18].关于纺织品检验检测研究[J]. 东西南北 2019(20)
    • [19].“简单机械和功”检测题[J]. 初中生世界(八年级物理) 2012(Z4)
    • [20].以课堂检测实现课堂高效[J]. 山西教育(教学) 2011(11)
    • [21].小学六年级下学期期末数学检测样题[J]. 云南教育(小学教师) 2008(03)
    • [22].食用油品质的检测技术进展[J]. 粮食科技与经济 2020(04)
    • [23].检测发动机状况术语10则[J]. 汽车与安全 2010(06)
    • [24].克伦特罗的检测方法研究进展[J]. 食品研究与开发 2017(04)
    • [25].煤炭检测现状及检测技术探讨[J]. 科技资讯 2017(09)
    • [26].地基基础检测中常见问题与对策解决[J]. 建筑技术开发 2017(03)
    • [27].基于食用油掺假检测方法分析[J]. 现代食品 2016(03)
    • [28].用不同的乙肝病毒血清标志物检测法诊断乙肝病毒感染的效果对比[J]. 人人健康 2019(24)
    • [29].新检测技术在粮食检测中的应用及发展[J]. 食品界 2019(04)
    • [30].粮油储藏与检测技术专业[J]. 黑龙江粮食 2014(06)

    标签:;  ;  ;  ;  

    基于数学建模的网络数据流异常检测仿真
    下载Doc文档

    猜你喜欢