【摘 要】
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多数识别技术通过建立流特征的正常模型来识别偏离的流,但流特征有较强的可变性,建立这样精微的模型非常困难。异常的发生通常会引起流量地址或端口在分布上的变化,分布的分
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（2012CB315901,2012CB315905）资助
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多数识别技术通过建立流特征的正常模型来识别偏离的流,但流特征有较强的可变性,建立这样精微的模型非常困难。异常的发生通常会引起流量地址或端口在分布上的变化,分布的分散或集中程度可用特征熵来衡量。因此提出基于特征熵的异常流识别技术（Entropy of Characteristics based Anomaly Traffic Identification,ECATI）,即利用特征熵依据流量特征参数的分布变化检测异常,通过分析异常间隔的流量迭代地排除类似正常的流,从而识别根源流。经过手动标记和人工注入异常的仿
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