ODA-IPNMF: 一种在线全网络流量异常检测方法
CSTR:
作者:
作者单位:

(1.空军工程大学 信息与导航学院,710077 西安;2. 95852部队,572600海南 东方; 3.空军大连通信士官学校,116600辽宁 大连;4. 95806部队,100076 北京)

作者简介:

柏骏(1985—),男,博士研究生; 夏靖波(1963—),男,教授,博士生导师.

通讯作者:

柏骏,peking1985-2005@163.com.

中图分类号:

TP393

基金项目:

国家自然科学基金(61272486);陕西省科技计划自然基金重点项目(2012JZ8005).


ODA-IPNMF: An Online Anomaly Detection Algorithm
Author:
Affiliation:

(1. Institute of Information and Navigation, AFEU, 710077 Xi’an, Shanxi, China; 2. Unit 2,0, Dongfang, Hainan, China; 3. Air Force Dalian Communications Noncommissioned Officers School, 116600, Dalian, Liaoning, China; 4. Unit 6,6 Beijing, China)

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    摘要:

    为实时、高效地检测网络流量异常,提出一种基于增量投影非负矩阵分解(IPNMF)的全网络流量异常检测方法(ODA-IPNMF).提出一种增量投影非负矩阵算法,该算法不仅具有与PCA相同的表达形式,还能以增量的方式构建正常子空间和异常子空间,进而利用Shewhart控制图实现全网络流量异常的在线检测.理论分析表明,该方法计算开销远小于NMF-NAD,具有更高的实用价值;模拟网络数据以及实测网络数据实验表明,基于NMF异常检测方法(NMF-NAD和ODA-IPNMF)的检测性能优于PCA方法;本文所提ODA-IPNMF与NMF-NAD网络异常检测效果相当,且可在线检测网络异常.

    Abstract:

    An online anomaly detection algorithm based on incremental projective non-negative matrix factorization is proposed to detect the network anomaly real-timely and efficiently. Firstly, an incremental projective non-negative matrix factorization is given, which has the same expression with PCA, and is able to construct normal and abnormal subspace to detect network-wide anomalies online by Shewhart control chart. Theoretic analysis indicates that, the proposed algorithm computation is far smaller than NMF-NAD. In addition, traffic matrix datasets analyzing for internet and simulation results show that the network anomalies detection algorithms based on NMF(such as NMF-NAD and ODA-IPNMF) performs better than that based on PCA, and the proposed ODA-IPNMF has comparable network anomaly detection by NMF-NAD, which the ability to detect the network anomaly online.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

柏骏,夏靖波,吴吉祥,鹿传国. ODA-IPNMF: 一种在线全网络流量异常检测方法[J].哈尔滨工业大学学报,2015,47(5):104. DOI:10.11918/j. issn.0367-6234.2015.05.018

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  • 收稿日期:2014-06-19
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  • 在线发布日期: 2015-05-27
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