To address the problem that traditional network traffic anomaly detection algorithms do not suffi-ciently mine potential features in long time domain, an anomaly detection method based on mul-ti-scale residual features of network traffic is proposed. The original traffic is divided into subse-quences of different time spans using sliding windows, and each subsequence is decomposed and reconstructed into data sequences of different levels using wavelet transform technique; the stacked autoencoder (SAE) constructs similar feature space using normal network traffic, and gen-erates reconstructed error vector using the difference between reconstructed samples and input samples in the similar feature space; the multi-path residual group is used to learn reconstructed error The traffic classification is completed by a lightweight classifier. The experimental results show that the detection performance of the proposed method for anomalous network traffic is sig-nificantly improved compared with traditional methods; it confirms that the longer time span and more S transformation scales have positive effects on discovering potential diversity information in the original network traffic.


翻译:为解决传统网络交通异常现象探测算法在长时期内不会扼杀潜在矿藏特征的问题,提议了一种基于网络交通中多尺度残留特征的异常现象探测方法。最初的交通用滑动窗口分为不同时间段的子量,每个子序列使用波盘变换技术分解并重建为不同层次的数据序列;堆叠自动编码器(SAE)使用正常网络流量建造类似的地貌空间,利用类似地貌空间中经过重建的样品和输入样品之间的差别重建出错矢量;多路径残余组用于学习重新发现的错误。交通分类由一个轻量分类器完成。实验结果表明,与传统方法相比,拟议的反声波网络交通方法的探测性能已大大改善;它证实,较长的时间间隔和更多的变异尺度对发现原始网络流量中的潜在多样性信息产生了积极影响。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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