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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种基于多维分散模糊推理的异常网络流量识别方法，包括：1.选择多个维度的网络流量并识别关键指标，计算网络流量在各个维度上的相对熵值；2.采用指数平滑预测模型计算相对熵在各个维度上的预测值，并计算出相对熵预测值和实际值之差；3.基于间隔探测模型测量出网络的带宽占用；4.将差值、带宽占用和异常分数分别划分成数个模糊子集，并确定各个模糊子集的隶属度，从而制定模糊规则，计算出各个维度的异常分数；5.对各个维度的异常分数进行加权综合，并根据监测阈值，判断当前数据流是否异常。本发明旨在综合多维度指标对异常流量进行识别和过滤，从而能保障通信网络中关键业务流的实时性。
主权项：1.一种基于多维分散模糊推理的异常网络流量识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、计算网络流量在各个维度上的相对熵值；步骤2、采用指数平滑预测模型计算相对熵在t时刻各个维度上的预测值，并计算出相对相对熵在t时刻第u个维度fu下的预测值和实际值之差Δhu,t；步骤3、基于间隔探测模型测量网络在t时刻占用的带宽值Boc,t；步骤4、将Δhu,t、Boc,t和t时刻第u个维度fu下的异常分数Su,t分别划分成R个模糊子集，并确定Δhu,t、Boc,t和Su,t对各个模糊子集的隶属度，从而基于Δhu,t、Boc,t和Su,t之间的逻辑关系，制定模糊规则，并推理出待检测网络流量在各个维度上的异常分数；步骤5、对各个维度的异常分数进行加权综合，并根据监测阈值判断待检测网络流量是否为异常流，以针对异常流进行过滤。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于多维分散模糊推理的异常网络流量识别方法
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