【摘 要】
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在对恒虚警下的异常网络流量序列进行监测时,由于网络流量的多样性,使得流量序列特征发生动态波动。传统的监测技术,主要通过对网络流量序列特征进行分类,完成局部监测,忽略
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在对恒虚警下的异常网络流量序列进行监测时,由于网络流量的多样性,使得流量序列特征发生动态波动。传统的监测技术,主要通过对网络流量序列特征进行分类,完成局部监测,忽略了动态波动会使流量序列特征发生变化的因素,导致监测误差大、精度低的问题。提出一种恒虚警下基于信息熵的异常网络流量序列监测技术,通过局部干扰功率均值评估待检测网络单元,对参考单元样本求均值,估计待检单元的背景杂波功率获取门限值,并过滤网络中的背景杂波。依据概率统计理论给出信源信息熵的定义,采用指数平滑法对下一周期信息熵进行预测,利用指数递减的权值
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