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基于低秩分解的网络异常检测综述
文献摘要：
异常检测对于网络管理与安全至关重要.国内外大量研究提出了一系列网络异常检测方法,其中大多数方法更关注数据包及其独立时序数据流的分析、检测与告警,这类方法仅仅利用了网络数据之间的时间相关性,无法检测新类型的网络异常,且难以定位以及剔除异常数据.为了解决上述问题,相关研究融合多时间序列数据流,提出基于低秩分解的网络异常检测方法.该方法充分利用网络数据之间的时间-空间相关性,无监督地定位异常数据所在位置,同时将异常数据剔除,从而还原网络正常数据.首先,根据其对正常数据与异常数据的不同类型约束,将基于低秩分解的异常检测方法分为4类,并介绍每一类方法的基本思想和优缺点;然后,探讨现有基于低秩分解的异常检测方法存在的挑战;最后,对未来可能的发展趋势进行了展望.
文献关键词：
低秩分解;网络异常检测;计算机网络;时间-空间相关性;无监督
中图分类号：
作者姓名：
李晓灿;谢鲲;张大方;谢高岗
作者机构：
湖南大学信息科学与工程学院 长沙 410082;中国科学院计算机网络信息中心 北京 100190
文献出处：
引用格式：
[1]李晓灿;谢鲲;张大方;谢高岗-.基于低秩分解的网络异常检测综述)[J].计算机研究与发展,2022(07):1589-1609
A类：
B类：
低秩分解,网络异常检测,网络管理,异常检测方法,数据包,立时,时序数据,数据流,告警,网络数据,时间相关性,新类型,以定,异常数据,多时间序列,时间序列数据,充分利用网络,空间相关性,无监督,所在位置,数据剔除,基本思想,未来可能,计算机网络
AB值：
0.268399
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