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基于自适应阈值的大象流检测方法
文献摘要：
针对数据中心网络异常流量检测难的问题,提出一种自适应阈值的大象流检测系统.系统结合数据中心网络高度灵活性和全局可见性的特点,采用基于高斯分布的加权优化动态流量学习方法实时预测大象流检测阈值,降低检测错误率,通过基于差分估计的平滑机制,降低检测阈值配置更新频率.仿真实验结果表明,该系统可以有效识别数据中心网络中的大小流,识别错误率较低,通过平滑机制处理减少了流表抖动,控制平面的开销和检测时延相对较低,实现了数据中心网络流量的实时有效监控.
文献关键词：
数据中心;大象流检测;动态流量学习;平滑机制
中图分类号：
作者姓名：
刘奕;李建华;陈玉
作者机构：
空军工程大学 信息与导航学院,西安 710077;空军工程大学 研究生院,西安 710038
文献出处：
引用格式：
[1]刘奕;李建华;陈玉-.基于自适应阈值的大象流检测方法)[J].计算机工程与应用,2022(03):159-164
A类：
大象流检测,动态流量学习
B类：
自适应阈值,数据中心网络,网络异常流量,异常流量检测,可见性,高斯分布,加权优化,实时预测,检测阈值,错误率,平滑机制,别数,过平滑,流表,抖动,控制平面,开销,时延,网络流量
AB值：
0.255598
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