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网络流量

  • 面向数据挖掘的网络流量分析及预测研究综述*
    提高，这使得网络流量数据急剧增加，同时对网络的有效管理、负荷评估和安全预警带来了新的挑战［1］。在传统方法下网络流量特征被描述为线性相关的，然而，在现代网络环境下的网络流量呈现出多种复杂的非线性特征，如具有长相关性、自相似性、时变性、突发性、混沌性等特点［2］。面对如此复杂的网络环境，开展网络流量分析研究具有重要意义。网络流量特性分析是进行网络流量分类及预测研究的前提与关键，分析出网络流量所具备的特性，根据其特性的变化规律，选择出一种计算量相对较小、结构简

    计算机与数字工程 2023年2期2023-06-04

  • 基于时序挖掘的网络流量分析系统设计与实现
    ：时间序列；网络流量；异常检测；前后端分离0 引言当前正处于网络技术高速发展的时代，《“十四五”国家信息化规划》的发布进一步推动“互联网+”、大数据、云技术等前沿技术深度融合到生产、教育、科研等各个领域。以高校信息化建设为例，随着接入校园网络环境的设备、服务、信息系统等不断增多，针对网络的攻击愈发频繁，网络安全问题日益严峻。网络安全和信息化是事关国家安全、国家发展、事关全国人民学习、工作、生活的重大战略问题，没有网络安全就没有国家安全，没有信息化就没有现代

    电脑知识与技术 2023年5期2023-04-06

  • 基于多元高斯分布的网络流量异常识别方法
    要求[1]．网络流量异常识别是发现网络攻击,保证网络安全运行的有效措施．网络流量的异常常常反映当下网络环境中存在一定威胁,若不及时处理,易影响网络环境的安全[2]．因此,关于网络流量异常的检测方法受到了相关研究者们的关注[3]．董书琴等人[4]针对传统网络流量异常识别方法识别准确度低的问题,提出了一种基于机器学习特征的网络异常识别检测方法．通过机器学习特征采集网络流量信号,利用最优降噪编码器识别异常流量信息,根据流量检测的准确率确定每个节点的异常流量信息,

    淮阴师范学院学报（自然科学版） 2022年3期2022-09-22

  • 基于双向长短期记忆循环神经网络的网络流量预测
    以分析和预测网络流量的特性为前提的。网络流量预测对增强网络性能、解决网络拥堵、防止网络入侵有着重要的作用。经过大量的研究发现：网络流量表现出自相似特征、非平稳特征、长时间相关特征和突发性特征等[1-2]。网络流量预测方法主要有两类：平稳预测方法和非平稳预测方法。平稳预测方法中马尔可夫(Markov)模型[3]很容易构建，可以清晰地描述出整个过程，但增加模型的参数时将会存在很大的计算量。自回归(Auto Regressive,AR)模型和自回归滑动平均(Au

    计算机应用与软件 2022年2期2022-02-19

  • 网络流量异常检测
    通过对计算机网络流量检测进行分析，对计算机网络异常检测技术进行探讨，对其价值以及意义，进行研究。【关键词】网络安全;网络流量;异常检测随着科技的进步以及经济的发展，计算机已被广泛应用到各个领域，并且计算机的应用，也为各个领域的效能进行了提升。随着网络普及化程度的增加，计算机网络安全事件频频发生的背景下，计算机网络安全越来越受到人们的重视，人们的信息，正在遭受着来自各方的威胁，不仅如此，网络安全还关系这国家的经济运行，有效的对网络犯罪进行遏制，保障网络安全，

    红豆教育 2021年22期2021-11-20

  • 基于灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测
    越多, 使得网络流量急剧增加, 网络阻塞时有发生, 导致网络上信息丢失和延迟严重, 给网络管理带来挑战[1-3]. 网络流量是一个评价网络管理质量的重要参数, 根据历史数据集对网络流量进行建模与预测, 可帮助网络管理员掌握网络流量的变化规律, 改善网络服务质量. 精确、 快速的网络流量预测是降低网络拥塞的重要保障, 因此网络流量预测是网络管理领域的一个重要研究方向[4-5].目前, 已有许多网络流量预测模型, 这些模型主要划分为两类： 1) 基于传统统计学

    吉林大学学报（理学版） 2021年3期2021-05-26

  • 基于神经网络的P2P流量识别方法
    监控，P2P网络流量识别是网络管理的基础，高精度的P2P网络流量识别方法构建是当前研究的热点问题[2-3]。为了获得理想的P2P网络流量识别效果，提出基于神经网络的P2P网络流量识别方法，并与经典P2P网络流量识别方法在相同平台进行仿真对比实验，结果表明，本文方法可以描述P2P网络流量的变化特点，P2P网络流量识别精度更高，具有十分明显的优越性。1 P2P流量识别的相关研究工作近些年来，国内外对P2P网络流量识别进行深入研究，当前P2P网络流量识别技术主要

    微型电脑应用 2021年3期2021-03-31

  • 基于卷积神经网络的网络异常检测方法研究
    据网络威胁在网络流量中的异常表现，对卷积神经网络架构、训练过程进行了研究，建立了基于卷积神经网络的网络流量异常检测模型，并对模型建立后的数据准备、分类识别方法进行了探讨，实现了网络流量的分类。关键词：卷积神经网络;网络流量;异常检测中图分类号：TP309.2  文献标识码：A    文章编号：2096-4706（2021）12-0094-04Abstract： With the transition of informatization construct

    现代信息科技 2021年12期2021-01-14

  • 基于大数据分析的非线性网络流量组合预测模型*
    管理[1].网络流量预测模型的构建是实现网络管理和流量控制的基础工作，高精度的预测模型不仅能够准确地提供未来时段的流量数据，同时也可应用于拥塞控制、僵尸检测等多个方面[2].高精度预测模型具有精确描述网络流量变化特性的能力，例如非线性、周期性和长相关性等.当前的流量预测模型仅能对线性网络流量进行预测，无法准确描述网络流量变化特性，应用范围有限，已不适用于大规模网络流量的预测和分析[3].组合模型能够拟合多个单一预测模型的优点，更精确地描述网络流量特征，已成

    沈阳工业大学学报 2020年6期2020-12-29

  • 基于边界防火墙异常流量特征库的自动提醒与加固防范
    词：防火墙;网络流量;网络异常;加固Automatic reminder and reinforcement prevention based on abnormal traffic signature database ofborder firewallLi Youqun 1，Gong Guchu 2， Zhou Jiufang2（1. State Grid Hunan Provincial Power Co.， Ltd. Changde Power S

    装备维修技术 2020年18期2020-12-25

  • 基于协议分析技术的抗恶意软件攻击测试系统设计
    测试系统; 网络流量; 评估准确性; 抗攻击能力中图分类号： TN915.08?34; G255                   文献标识码： A                    文章编号： 1004?373X（2020）23?0054?04Abstract： The traditional anti?malware attack test system has the defects of low detection efficiency of

    现代电子技术 2020年23期2020-12-23

  • 基于FAB模型的网络流量策略的研究
    络营销、提高网络流量成了每个公司的难题。本文以镇江长城重工科技有限公司为研究对象，采用FAB模型进行剖析，进而针对镇江长城重工科技有限公司提出网络流量策略，具体是：重视消费者的产品购买体验、采取多种产品的定价策略、结合双重网络营销渠道与根据消费者特点定期开展促销活动。关键词：FAB模型;网络营销;网络流量一、引言当人类进入信息时代，网络营销作为网络经济活动的主要内容开始进入人们的普通生活。据统计，在2016年我国的电子商务的网购交易额竟然达到22.97万亿

    科学与财富 2020年18期2020-09-09

  • 电信运营商网络流量采集模型研究及应用
    要】为了评估网络流量情况，及时扩容拥塞电路，运营商普遍采用基于SNMP的网络流量采集方法，通过计算两次采集间隔的平均速率粗略估计电路流量。为了进一步定性分析流量突发情况，编写了实验程序，缩短采集周期，实现了秒级采集，使用不同采集周期的数据进行计算和对比分析，得到了不同采集周期下的峰值流量的比值，最后提出了更有效的运营商网络流量传统采集加触发式秒级采集的新模型，以期实现精准扩容和更加敏捷的流量调度。【关键词】网络流量;秒级采集;SNMP;流量突发;精准扩容;

    移动通信 2020年3期2020-04-10

  • 高斯过程混合模型应用于网络流量预测研究
    011 引言网络流量预测是网络管理和流量业务的基础，对于控制、优化网络上的各种资源起着至关重要的作用。精准的网络流量预测可以帮助管理者设计网络拥堵控制策略，合理进行资源分配与调度，保证网络的流畅度，提高网络资源的利用率[1-3]。近年来提出了越来越多针对网络流量的预测模型和方法。针对网络流量序列，许多学者采用线性预测模型。一般广泛使用自回归（AR）、滑动平均（MA）及其改进模型预测。如：党小超等[4]以时间点为基础，建立多元线性AR 模型预测网络流量。段智

    计算机工程与应用 2020年5期2020-03-11

  • 网络流量异常检测中的维数约简研究
    [1]。针对网络流量的异常检测与监控已成为目前安全工具研究的主要方向。在高速网络环境中,网络异常检测过程需要获取、处理和传输的大量网络流量数据,可能由大量特征来描述,通常这些特征中含有许多无关特征和冗余特征,会提高异常检测模型的复杂度,且各特征之间的相互干扰会导致检测性能急剧下降。因此,在对海量高维网络流量数据进行异常检测建模之前,需要对数据进行特征降维约简处理。攻击数据集的特征质量直接决定入侵检测系统的检测效率和稳定性,因此,分析网络流量以确定有助于识别

    计算机工程 2020年2期2020-02-19

  • 基于网络流的卢浮宫疏散路径规划
    ：紧急疏散;网络流量;MRSE模型;拥塞水平1 背景简介自2012年以来，法国至少发生了12起与恐怖主义有关的重大事件。随着法国恐怖袭击事件的增多，[1]世界上规模最大，访问量最大的艺术博物馆卢浮宫等一些热门目的地的紧急疏散问题是：更突出。如果处置不当，将给人们的生命财产带来巨大损失。因此，如何及时有效地进行紧急疏散是减少生命财产损失的重要手段，尤其是减少大规模伤亡。[2]在不同的实际环境中进行紧急疏散通常需要我们建立不同的具体模型。2 MRME模型（多路

    科技风 2019年23期2019-10-21

  • 大数据环境下的网络流量非线性预测建模
    发展，尤其是网络流量数据，每天有大量流量数据产生，它们不断的在网络上进行传输，使得网络流量管理系统的负载日益严重，到了周末或者节假日，网络的速度极慢，而且经常出现网络拥塞，如何改善网络流量的传输速度和网络流量的管理效率引起了人们的高度关注[1]。网络流量的建模与预测是一种网络管理的重要技术，其对将来一段时间内的网络流量变化趋势进行预测，得到的预测结果可以提供给网络管理者，让他们提前准备一定的网络流量管理方案进行应对，因此当前存在许多网络流量预测模型[2]。

    微型电脑应用 2019年8期2019-08-22

  • 基于Linux的计算机网络流量控制系统研究
    计一款计算机网络流量控制系统，对网络流量加以控制，以期改善网络服务质量。关键词：Linux;网络流量;系统设计中图分类号：TP393.06 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）03-0017-010 引言网络应用的增多，直接影响了对网速质量要求较高的部分应用，导致发生延迟、丢包等问题，本文提出的网络流量控制系统，可根据实际用户使用需求，分配给用户不同的宽带流量，实现资源合理调度。在已有网络架构的基础上，通过Linux系统的应用，具有成本

    数字技术与应用 2019年3期2019-06-15

  • 粒子群算法优化支持向量机的网络流量混沌预测
    持向量机; 网络流量; 混沌预测; 平均绝对误差; 蚁群算法中图分类号： TN711?34; TP393                  文献标识码： A                    文章编号： 1004?373X（2019）02?0120?04Chaotic prediction of network traffic based on particle swarm algorithmoptimization and support vecto

    现代电子技术 2019年2期2019-04-04

  • 网络协议识别技术综述
    梦琳摘 要：网络流量的协议类型识别是进行协议分析和网络管理的前提，为此研究综述了网络协议识别技术。首先，描述了网络协议识别的目标，分析了协议识别的一般流程，探讨了协议识别的现实需求，给出了评估协议识别方法的标准;然后，从基于数据包的协议识别和基于数据流的协议识别两个类别分析了网络协议技术的研究现状，并对协议识别的各类技术进行了比较分析;最后，针对目前协议识别方法的缺陷和应用需求，对协议识别技术的研究趋势进行了展望。关键词：应用层协议;网络流量;协议识别;特

    计算机应用 2019年12期2019-01-06

  • 校园网络实时监控平台的研究与实现
    ;设备性能;网络流量1    校园网络监控系统伴随着教育信息化的深入、数字化校园的建设和发展，校园网络支撑业务越来越广泛，网络规模越来越大，结构日趋复杂，对网络的可靠性与可用性依赖程度越来越高。在日常网络维护过程中，维护人员经常会发现因设备掉电，瞬时流量大，CPU、内存占用率高等问题带来的网络中断或延迟。网络设备类型多，缺乏实时在线监控平台等方面的原因，使出现的问题无法及时预警提醒，导致处理滞后。在校园网络规划和结构调整方面，没有专门的系统对历史流量等数据

    无线互联科技 2019年21期2019-01-06

  • 基于android平台的网络流量异常监控软件设计
    oid平台的网络流量异常监控软件设计，且将其设计研究工作落实到位，满足用户对手机流量监控方面的多样化需求。鉴于此，本文将对基于android平台的网络流量异常监控软件设计进行系统阐述。关键词：android平台；网络流量；监控软件；设计；研究工作加强基于android平台的网络流量异常监控软件设计分析，有利于增加用户手机流量监控方面的技术含量，促使其监控效率得以提高，为智能手机的应用范围逐渐扩大提供保障。因此，需要通过对用户在手机流量监控方面实际需求的考虑

    卷宗 2018年31期2018-11-23

  • 计算机网络下网络流量异常的检测算法
    先简要阐述了网络流量异常检测的重要意义，在此基础上对计算机网络环境下网络流量异常的检测算法进行论述。期望通过本文的研究能够对网络运行稳定性的提升有所帮助。【关键词】计算机网络 网络流量 异常检测算法1 网络流量异常检测的重要意义对于计算机网络而言，网络流量是对整个网络运行状态进行研究的重要前提和基础，在网络当中，物理层的数据单位是比特，而数据链路层的单位是帧，由于数据单位本身的特殊性，使得无法对网络异常进行直观分析。同时，网络层是以数据包作为单位，在它的流

    电子技术与软件工程 2018年18期2018-11-05

  • 遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测
    支持向量机的网络流量混沌预测方法通常基于人工经验设置参数，参数的性能较差，大大降低网络流量预测精度。因此，提出遗传算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法，通过相空间重构获取新的网络流量时间序列，获取具有最佳非线性预测结果的支持向量机函数，采用遗传算法优化支持向量机参数。基于优化的支持向量机参数，设计基于遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型，实现网络流量混沌预测。实验结果表明，所提方法在网络流量预测方面整体性能优、具有较高的精度。关键词： 遗传算法优化

    现代电子技术 2018年18期2018-09-12

  • 网络流量异常检测综述与研究
    晓歌摘 要：网络流量异常检测对网络管理和保证网络正常运行具有重要意义。本文从检测所需的网络流量数据及其特征、检测性能指标、具体的检测技术分类几个方面全面综述了网络流量异常检测的相关技术，深入研究了各种网络流量异常检测技术，并分析了各种方法的优缺点，指出目前检测方法存在的不足，以期对未来异常检测研究提供一定的借鉴和指导。关键词：网络流量;异常检测;分布式拒绝服务;流量特征中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2018）31-0

    河南科技 2018年31期2018-09-10

  • 基于组合模型的网络流量预测
    类不断增加，网络流量值急剧增加，因此网络流量的预测引起了人们的广泛关注，但网络流量受到经济、环境等因素综合影响，变化具有随性、混沌，同时受到上网时间、价格等因素影响，其变化十分复杂，如何提高网络流量预测精度是网络管理领域研究中重点[1-2]。针对网络流量预测问题，国内外学者进行广泛、深入的研究，提出许多优秀的网络流量预测模型[3]，当前网络流量预测值可以分为：基于传统统计学理论的网络流量预测模型[4-5]，如线性回归模型，它们是主要基于线性理论进行建模，假

    微型电脑应用 2018年8期2018-08-21

  • 网络管理中流量采集技术的应用
    入理解与领会网络流量的特殊性是了解客户网络行为、更好开展网络管理工作的基础，而行之有效的方式就是对网络力量进行采集与分析，这样就能够更为直观的了解到各类网络流量信息，其实际意义是巨大的。本文主要对几种流量采集技术的优缺点进行了合理分析，并着重介绍了现阶段实用性较强的NetFlow技术，并对其在网络管理中的应用进行重点介绍。关键词：流量采集；网络流量；NetFlow一、现阶段常用的网络流量数据采集方法现阶段我们常用的网络流量数据采集方式有以下几种：第一就是建

    东方教育 2018年8期2018-05-31

  • 基于极端学习机的网络流量预测模型
    络拥塞频率，网络流量预测可以为网络管理提供有有价值的参考意见，设计高精度、速度快的网络流量预测模型十分关键[1-3]。网络流量预测的研究可以分为两个阶段：传统阶段和现代阶段，传统阶段主要有时间序列法、多元线性回归等[4-6]，它们假设网络流量呈现线性变化规律，建模速度快，然而网络流量受到多种因素影响，具有时变性、混沌性等，预测精度低，预测结果不可靠[7]。现代阶段主要采用机器学习算法对网络流量进行建模和预测，其中神经网络应用最为广泛，预测精度得到了一定提升

    微型电脑应用 2018年4期2018-04-26

  • IP网络流量统计与分析的实现方式
    摘 要 网络流量的统计与分析技术在企业网络故障的排除过程中是解决问题的开始，通过分析网络中的数据流量和网络协议的分布情况来分析故障的原因，为后续决策提供依据。本文主要探讨了网络流量统计与分析的对解决网络故障的重要性及其实现的几种方式。【关键词】网络流量 流量统计 流量分析 Sniffer NetFlow随着互联网业务的飞速发展，企业网络面临着各种各样的威胁，企业的网络性能也随着用户的行为和应用的多样化变得难以控制，这使得网管理员头痛不已。这时候对企业的网络

    电子技术与软件工程 2018年5期2018-04-09

  • 网络流量实时监控及安全分析系统的开发应用
    也逐渐复杂，网络流量监测目前已经是网络应用过程中的重要部分。网络流量监测属于网络管理内容，在实时流量分析、流量异常告警、历史流量统计等多方面都具有重要的意义。【关键词】网络流量 实时监控分析 系统开发在电力行业改革不断发展的过程中，行业的竞争也越来越激烈，如何在短时间内为用户提供更好的服务，是目前我国电力行业信息化发展的主要目的。现代业务发展尤为迅速，并且在此过程中会出现多种全新的业务，客户对业务的需求量也在不断的提高，导致现代网络系统运行维护具有较大的挑

    电子技术与软件工程 2018年2期2018-03-21

  • 网络流量监测技术及性能
    王洋摘要网络流量数据就是对网络资源发展、服务质量、安全管理产生重要影响的一项工作，本文主要对网络流量检测技术进行了研究，从而进一步分析不同网络流量检测技术的特征，在有效的对比下进行实现问题的科学研究，实现网络流量监测技术水平的提升。【關键词】网络流量 监测技术 性能由于当前我国网络结构向着越来越复杂的方向发展，网络的规模也不断扩大，所以对网络安全管理工作提出的要求也在不断增加。网络流量作为记录用户活动和反映信息数据的重要载体，可以任何一项网络活动进行联

    电子技术与软件工程 2018年21期2018-02-28

  • 一种网络流量分析工具
    汪文杰摘要：网络流量作为网络上传输的数据量，对网络安全应用具有重要意义，如何实现信息网网络流量的采集、分析是网络运维的重难点。本文实现了信息网网络流量的实时采集存储，建立分析检测模型，快速发现信息网面临的安全风险及潜在的安全隐患，为信息网安全提供智能化、自动化支撑。关键词：网络流量；安全风险；分析模型中图分类号：TP393.06 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）10-0067-021 引言随着信息网的迅速发展和企业信息化程度的不断提

    数字技术与应用 2017年10期2017-12-21

  • 改进支持向量机的网络流量预测①
    支持向量机的网络流量预测①王雪松(佛山职业技术学院电子信息系, 佛山 528137)支持向量机具有良好的非线性建模能力, 其参数对网络流量预测结果有直接影响, 为了解决支持向量机的参数确定的难问题, 根据杂草算法的优势, 提出了改进支持向量机的网络流量预测模型. 首先收集大量网络数量原始数据, 将支持向量机参数作为杂草种子, 然后模拟杂草的生存、繁殖过程搜索最优参数寻优, 建立网络流量预测模型, 最后采用具体网络流量数据测试模型的可行性. 结果表明, 该模

    计算机系统应用 2017年3期2017-10-13

  • 网络环境下流量实时监控管理平台的构建研究
    本文在阐述了网络流量监控的现状基础上，采用C/S架构模式提出了网络流量实时监控管理平臺的构建方案，对于网络运营商和用户来说，对于有效提高网络内容管理、传输管理、安全管理等有着较高的研究价值。关键词：监控平台；网络流量；流量监控1引言目前，对于网络运营商和个人用户来说，实现网络流量的实时监控势在必行，无论网络体系结构规模是否庞大，都需要实现规范化、系统化、模式化的网络管理。随着网络技术的飞速发展，传统的人工管理模式已经不能有效保障网络安全。因此，必须结合现代

    科学与财富 2017年25期2017-09-17

  • 基于支持向量机的网络流量识别模型
    摘 要：针对网络流量识别问题，提出一种基于支持向量机（SVM）的网络流量识别模型。首先通过流量特征提取模块，提取适合在支持向量机中识别网络流量的6个主要特征。对数据进行清洗、预处理以及训练和学习，从而实现整个基于SVM的网络流量识别系统。实验结果表明，经过交叉检验选择参数后，再用支持向量机模型进行训练和学习，可以取得较好的分类效果。关键词：网络流量；支持向量机；流量识别DOIDOI：10.11907/rjdk.162818中图分类号：TP393文献标识码：

    软件导刊 2017年7期2017-09-05

  • 一种基于OPTICS聚类的流量分类算法
    聚类算法 网络流量引言：随着科技的逐渐发展，越来越多的人们开始走向互联网时代，随之而来的是网络业务的繁多。为了能提高网络的服务质量和服务的速度，更多的研究与如何构建客户关心的服务为起点的新型的网络构架。不一样的业务内容，需要不同的服务水平，而网络流量是对客户的运动进行记录和报告的重要的一项东西。进行流量分类的研究，可以让网络的每个业务内容有不一样的服务内容，这样可以使网络或者某些系统进行快速的业务布置，以此提高网络的承受能力，同时改变网络的服务质量。一、

    中国新通信 2017年8期2017-05-26

  • 电力信息通信网络流量识别技术探讨
    使用范围较广网络流量识别方法，并分析得出适用于电力信息通信网络的流量识别方法。【关键词】：电力信息通信网；网络流量；识别方法引言IP报文集合会通过网络观测点，并且它是在某个固定时段内通过的，我们把这种的集合称之为流。在同一个特定流范围内的报文，常常具备相同的属性。流量由流组成，一定数量的流构成了流量。流量具备不同特征，根据这些特征对流量进行区分和选择，就是流量的分类和识别。用具体的理论方法进行描述时，为“分类”；用具体的应用分析进行描述时，就是“识别”。如

    中国绿色画报 2017年4期2017-05-22

  • 和声搜索算法优化支持向量机的网络流量预测
    支持向量机的网络流量预测丁春莉， 李林森(陕西交通职业技术学院，西安 710021)网络流量受到外界因素作用，具有复杂的变化规律，为了改善了网络流量的预测效果，设计了和声搜索算法优化支持向量机的网络流量预测模型(HS-SVM)。首先对当前网络流量预测研究现状进行深入分析，并指出了网络流量的混沌特性，然后采用混沌理论的相应方法确定网络流量的延迟时间和嵌入维数，并对原始网络流量数据进行重构，最后采用HS-SVM建立网络流量预测模型，并与当前其它网络流量预测模型

    微型电脑应用 2017年1期2017-05-03

  • 一种基于本体的并行网络流量分类方法
    于本体的并行网络流量分类方法陶晓玲1，2，韦 毅2，王 勇2，3（1. 桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室 广西 桂林 541004；2. 桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室 广西 桂林 541004；3. 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室 广西 桂林 541004）海量网络流量数据的处理与单一节点的计算能力瓶颈这一矛盾导致数据分类效率低，无法满足现实需求。为解决这一问题，结合本体与MapReduce技术各自

    电子科技大学学报 2016年3期2016-11-17

  • 基于组合模型的网络流量预测
    于组合模型的网络流量预测王雪松，李苏洋网络流量是多种因素综合作用的结果，具有一定的混沌性和非线性，为了对网络流量将来变化趋势进行准确预测，提出了一种网络流量的组合预测模型（PHR-ELM）。分别采用C-C算法和Cao算法对原始网络流量数据进行混沌分析，构建极限学习机的训练样本集和测试样本集，然后将训练样本输入到极限学习机进行学习，建立网络流量预测模型，最后测试样本集输入到模型中进行单步和多步预测的验证性实验。结果表明，PHR-ELM可以反映网络流量的混沌性

    微型电脑应用 2016年6期2016-10-18

  • 基于网络流量的特征分析
    037）基于网络流量的特征分析卢灿举（电子工程学院，安徽合肥230037）网络流量在互联网发展不断深化的背景下表现出了极为重要的意义，也是对网络体系进行切入理解的重要渠道，还是设计、规划和管理网络的直接凭据。在多尺度下对网络流量的特征进行了针对性探究，以期对相关工作起到一定参考作用。网络流量；多尺度；特征网络流量特征分析具有重要价值，是多项工作的支撑基础。从不同的尺度条件下对网络流量进行分析，都能发现其还存在一定缺陷，对相关工作存在一定制约。因此，需要对相

    无线互联科技 2016年16期2016-03-27

  • 面向通信网络的业务流量特征分析方法
    10006）网络流量有着突出的动态特性，如何准确地描述网络流量的隐藏属性对诸如网络故障定位、异常检测和性能分析等网络活动有着重要的影响。为了描述网络流量，提出了一种特性分析方法。首先，利用小波包变换提取网络流量的多尺度特性，然后利用主成分分析法对网络流量的时频域隐藏特性进行了细化。最后，为了验证该特性分析方法，进行了异常检测测试，仿真结果表明，这种方法是可行的。网络流量；特性分析；时频分析；小波包变换；特性提取随着网络技术的发展，如物联网、软件定义网络、云

    东北电力技术 2016年11期2016-02-17

  • 一种通信网络业务流异常实时侦测方法
    速产生，同时网络流量也呈指数增长，这带来了网络流量异常检测的新挑战。提出了一种快速检测网络流量异常的新方法，将网络流量视为一个时间信号的序列，将其构造成一个流量矩阵。对流量矩阵进行主成分分解，再分别对这两部分进行经验模态分解，得出快速异常检测算法。仿真结果表明，这种方法是可行的。端到端网络流量；异常检测；主成分分析；经验模态分解网络流量异常对网络性能和用户体验质量有很大的影响，因此，网络流量异常检测在当前的网络运营中具有非常重要的意义，并且成为了一个非常重

    东北电力技术 2016年12期2016-02-17

  • 一种稀疏度自适应的网络流量矩阵测量方法
    疏度自适应的网络流量矩阵测量方法杨京礼，崔 征，魏长安，姜守达（哈尔滨工业大学自动化测试与控制系，150080哈尔滨）为提高网络流量矩阵测量的精度，在压缩感知框架下提出一种稀疏度自适应的网络流量矩阵测量方法.通过对网络流量矩阵的主成分分析及奇异值归一化处理寻找信号支撑集选择的判定阈值，利用网络流量矩阵重构过程中的残差L2范数匹配计算各测量时间点上网络流量矩阵的稀疏度，减小由于网络流量矩阵近似稀疏表示以及稀疏度选择不准确造成的测量误差.仿真实验结果表明：所提

    哈尔滨工业大学学报 2015年9期2015-06-24

  • 组合核函数高斯过程的网络流量预测模型
    求日益提高，网络流量预测结果具有十分重要的实际价值，因此提高网络流量预测的准确性成为当前网络研究领域中的一个重大课题[1]。国内外学者们对其进行广泛的研究，已提出时间序列分析法、神经网络、灰色理论、隐马尔夫法、支持向量机等预测模型[2-6]。时间序列分析法可对波动范围小的网络流量进行准确预测。但实际网络流量受到多种因素的综合影响，具有非线性和时变性等特点，时间预序列分析法的预测偏差较大，应用范围受限[7]。神经网络是一种非线性预测能力强的机器学习算法，要求

    计算机工程与应用 2015年19期2015-04-16

  • 网络流量异常检测及分析的研究
    过程中，确保网络流量的正常是网络健康有序运行的基础，是网络可持续发展的重要因素，网络流量异常检测及分析是网络及安全管理领域的重要研究内容。网络流量异常是指对网络正常使用造成不良影响的网络流量模式，引起网络流量异常的原因很多。主要包括：（1）网络攻击，如 DDoS攻击、DoS攻击、端口查看等。（2）导致数据量模式改变的网络病毒，如蠕虫病毒等。（3）网络的使用问题，如大量的P2P的应用模式对网络流量造成影响。（4）网络误配置及网络存储耗尽等。网络流量的异常检测

    网络安全技术与应用 2015年7期2015-03-19

  • 基于改进极端学习机的网络流量预测
    极端学习机的网络流量预测刘春四川建筑职业技术学院网络管理中心，四川德阳 618000为了提高网络流量的预测精度，针对极端学习机的训练样本选择问题，提出一种改进极端学习机的网络流量预测模型（IELM）。根据最优延迟时间和嵌入维数对网络流量重构，建立网络学习样本，将学习样本输入到改进极端学习机进行训练，随新样本加入而逐步求解网络的权值，以提高学习速度，引入cholesky分解方法提高模型的泛化能力，采用具体网络流量数据进行了仿真测试。结果表明，IELM不仅可以

    计算机工程与应用 2014年21期2014-09-12

  • 基于CS-HRVM的网络流量预测
    -HRVM的网络流量预测李融温州广播电视大学，浙江温州 410205为了获得更加理想的网络流量预测结果，准确刻画网络流量的变化趋势，提出一种基于布谷鸟搜索算法优化组合核相关向量机的网络流量预测模型（CS-HRVM）。首先针对网络流量的混沌特性，采用相空间理论建立网络流量的多维学习样本，并采用组合核函数构建相关向量机，然后将学习样本输入到相关向量机中进行训练，并采用布谷鸟搜索算法对模型参数进行优化，从而建立网络流量预测模型，最后采用仿真实验对模型性能进行仿真

    计算机工程与应用 2014年17期2014-07-08

  • 基于小波变换的PCNN网络流量预测算法
    换的PCNN网络流量预测算法韩小燕无锡商业职业技术学院，江苏无锡 214153网络流量预测对网络安全、网络管理等具有重要的意义。针对网络流量的行为特征，提出了基于小波变换的PCNN网络流量预测算法。对预处理的网络流量进行小波分解，利用PCNN模型预测获得的近似系数和细节系数，通过小波逆变换对预测的小波系数进行重构，得到预测的网络流量。实验结果表明，与其他的三种网络流量预测算法相比，算法得到较小的残差，取得了较好的预测效果。小波变换；脉冲耦合神经网络（PCN

    计算机工程与应用 2014年16期2014-07-07

  • 相空间重构和支持向量机相融合的网络流量预测
    量机相融合的网络流量预测吴俊，黎云汉义乌工商职业技术学院，浙江义乌 322000针对网络流量非线性、突变性和混沌性特点，利用相空间重构和支持向量机参数的天然联系，提出一种相空间重构和支持向量机相融合的网络流量预测方法。将网络流量预测精度作为建模目标，采用粒子群算法对空间重构和支持向量机参数进行组合优化，建立最优网络流量预测模型。仿真实验结果表明，相对于传统网络流量预测方法，该方法更加能够刻画网络流量复杂的变化特点，有效提高了网络流量的预测精度。网络流量；预

    计算机工程与应用 2014年16期2014-07-07

  • 基于小波变换的网络流量组合预测模型
    越来越频繁，网络流量预测可以为网络管理员提供技术支持，帮助其及时调整网络控制策略，提高网络服务质量，因此网络流量建模与预测一直是网络研究中的重点[1]。网络流量数据实质上是一种时间序列数据，传统预测模型有差分自回归移动平均模型（ARIMA）、自动回归模型（AR）等[2-3]，它们假设网络流量一种平稳变化的数据，实际上，网络流量是多种因素综合作用的结果，具有随机性、时变性等非平稳变化特点，传统模型难以准确对网络流进行长期预测，应用范围具有局限性[4]。针对网

    计算机工程与应用 2014年10期2014-04-03

  • 基于ARM A-RESN的网络流量预测
    挑战[1]。网络流量预测可以发现网络流量异常，有利于更好地管理网络，受到网络研究工作者关注[2]。传统网络流量预测方法主要有自回归法（AR）、自回归移动平均（ARMA）等线性预测技术，尤其是ARMA模型融合了回归分析和时间序列分析功能，在网络流量预测中取得了不错效果[3-4]。随着网络流量研究的不断深入，研究者们发现网络流量不仅具有线性变化特性，同时具有随机、混沌性和突变性等非线性变化特性，而传统方法无法描述网络流量的非线性变化特性，应用范围受限[5]。随

    计算机工程与应用 2014年13期2014-02-28

  • 包容性检验和SVM相融合的网络流量预测
    VM相融合的网络流量预测郑伟勇，冯广丽河南工程学院 计算机科学与工程系，郑州 4511911 引言随着网络规模扩大，网络管理难度日益增加，而流量预测可以了解网络流量的发生趋势，为网络管理人员合理分配网络带宽，防止网络拥塞提供有价值参考意见，因此，网络流量预测准确性已成为网络管理领域中的研究热点问题[1]。网络流量受到上网随机性、节假日等因素影响，具有一定的周期性、规律性和非平稳性，传统流量预测方法主要有回归分析法、时间序列法、趋势外推法等[2-4]，这些方

    计算机工程与应用 2013年15期2013-07-19

  • 试论P2P网络流量控制管理若干关键技术
    了原来互联网网络流量的控制管理模式，而且还对互联网应用的相关基础设施产生了巨大的影响。P2P技术已经逐渐的成为现代互联网络运营模式的发展潮流，P2P技术不论是在内容方面还是在形式方面都体现出新颖的特点，因此，P2P技术在互联网络控制和管理中的应用变得越来越广泛。1 P2P技术的主要概述1.1 P2P技术的具体概念所谓P2P技术，指的就是点对点技术，也可以叫做对等互联网络技术。P2P技术是近些年才兴起的一种崭新形式的网络技术，这种技术主要是通过互联网络中使用

    网络安全技术与应用 2013年11期2013-03-19

  • 基于时间序列分析的网络流量预测模型研究
    0引言对通信网络流量的预测，已有的方法主要建立在数理统计的基础上，其中较为成功的预测方法有：基于FARIMA(p，d，q)模型的预测方法；C.Bor-Sen提出的模糊自适应方法；基于分数整合滑动平均模型的预测方法；利用模糊判断规则预测网络流量的方法等。目前，利用小波理论处理时间序列问题已经是一个热点，在许多领域得到应用并取得较好的成果，如物流、生物学、经济等。而国内基于小波理论研究网络流量的研究工作开展甚少，因此，这里着重于讨论基于小波理论的网络流量预测新

    现代电子技术 2009年8期2009-06-25

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