[发明专利]一种基于ADMM算法网络流量异常检测方法在审
| 申请号： | 201710217331.4 | 申请日： | 2017-04-05 |
| 公开（公告）号： | CN107404471A | 公开（公告）日： | 2017-11-28 |
| 发明（设计）人： | 叶涛;张亚平;苏畅 | 申请（专利权）人： | 青海民族大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙)32231 | 代理人： | 康潇 |
| 地址： | 810016 青*** | 国省代码： | 青海;63 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于ADMM算法网络流量异常检测方法，检测方法包括如下步骤S1，读取网络流量数据，将网络流量数据进行不同时间段集合划分。该基于ADMM算法网络流量异常检测方法，能够有效且快速的检测到网络中存在的异常，同时能够具备一定的抗干扰能力，鲁棒性强，通过对网络运行状态的连续监测，发现网络中可能存在的异常情况，并及时发出报警通知网络管理人员采取相应的措施，以保证网络的正常使用，本发明对网络中异常具有较强的检测力和较高的准确率，有着更高的运算效率，即便在异常和噪声污染的网络流量中，本发明仍具有较强的鲁棒性，所需的迭代次数相比加速梯度算法减少很多，并且运算速度有所提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 admm 算法 网络流量 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于ADMM算法网络流量异常检测方法，其特征在于：检测方法包括如下步骤：S1，读取网络流量数据，将网络流量数据进行不同时间段集合划分；S2，对所述网络流量数据进行预处理；S3，从所述网络流量数据中提取网络行为特征值；S4，对所述网络行为特征值进行数据标准化处理；S5，以数据标准化处理后的网络行为特征值为基础，对不同时间段集合的网络流量数据进行异常行为检测分析。
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