RMPCM:一种基于健壮多元概率校准模型的全网络异常检测方法

TP393; 提出了一种基于健壮多元概率校准模型的异常检测方法.该方法使用基于多元t分布的隐变量概率模型建立流量矩阵的常态模型,通过比较样本与常态模型之间的马氏距离进行流量异常检测.理论分析和实验表明该方法的健壮性较好,应用场景宽泛,既可以处理完整数据也可以处理数据缺失的情况,对干扰抵抗力较强,并且对模型参数的敏感性较低,性能稳定....

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Published inTongxin Xuebao Vol. 36; no. 11; pp. 201 - 212
Main Authors 李宇翀, 罗兴国, 钱叶魁, 赵鑫
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国家数字交换系统工程技术研究中心,河南郑州450002 2015
通信网信息传输与分发技术重点实验室,河北石家庄050000%国家数字交换系统工程技术研究中心,河南郑州,450002%解放军防空兵学院,河南郑州,450052
Editorial Department of Journal on Communications
Subjects
缺失数据
噪声干扰
隐变量
anomaly detection
概率模型
missing data
noise interference
probabilistic model
latent variable
异常检测
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ISSN1000-436X
DOI10.11959/j.issn.1000-436x.2015274

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Summary:TP393; 提出了一种基于健壮多元概率校准模型的异常检测方法.该方法使用基于多元t分布的隐变量概率模型建立流量矩阵的常态模型,通过比较样本与常态模型之间的马氏距离进行流量异常检测.理论分析和实验表明该方法的健壮性较好,应用场景宽泛,既可以处理完整数据也可以处理数据缺失的情况,对干扰抵抗力较强,并且对模型参数的敏感性较低,性能稳定.
ISSN:1000-436X
DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2015274