基于主成分分析的实时全网络异常检测方法

论文摘要

网络性能异常检测对于促进网络健康发展具有重要意义。针对目前全网性能异常检测大多通过离线检测,无法提供良好的实时在线检测性能的问题。文中采用主成分分析方法建立异常检测模型,结合历史性能数据和近期网络性能波动状况去适应性调整网络异常判断阈值,实现了异常检测的实时在线化,并在NFV网络上进行数据采集。实验结果表明,与被广泛采用的离线检测方法比较,该方法在检测的误报率上减少了5%～8%,对于网络运行商而言具有较大的使用价值。

论文目录

• 1 网络性能矩阵
• 2 基于主成分分析的在线实时异常检测
•   2.1 离线PCA异常检测模型
•   2.2 在线网络异常检测及在线扩展
• 3 基于主成分分析的在线实时异常检测
•   3.1 试验场景与测试用例
•   3.2 实验数据分析
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张天奇,张顺康

关键词: 异常检测,网络性能矩阵,主成分分析,滑动窗口,动态阈值,在线实时检测

来源: 电子科技 2019年12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: 南京航空航天大学计算机科学与技术学院

基金: 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX18_0308)~~

分类号: TP393.08;O212.4

DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.12.004

页码: 17-21

总页数: 5

文件大小: 615K

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