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基于预测和动态阈值的流量异常检测机制研究
随着网络的高速发展和Internet的普及，网络流量已成为数据中心、企业、电信运营商以及政府等机构的重要资源之一。网络流量的数据量在不断增长，传统的流量管理方法已不能很好地满足现代网络的需求，网络异常检测变得越来越重要。本文将探讨基于预测和动态阈值的流量异常检测机制的研究，以提高网络安全和性能。
1.异常检测技术综述
1.1传统方法
传统的网络异常检测方法主要有基于统计学的方法、基于机器学习的方法、基于规则的方法等。其中，基于统计学方法的异常检测主要是在对流量数据进行描述性统计后，根据异常度设定一个固定的阈值，判断网络流量是否存在异常。基于机器学习的方法通过训练模型来识别网络中的异常流量。基于规则的方法则是基于先前定义的规则和规则库，对网络流量进行检测。
1.2基于预测的方法
预测模型可以在流量异常检测中发挥重要作用，因为它可以预测未来的流量，并与当前流量进行比较，以检测异常。基于预测的方法主要是构建预测模型和设定阈值，通过实时监控网络流量来判断当前流量是否异常。传统的基于预测的方法通常使用一组固定的阈值来判断异常流量，但是这样的方法不能满足流量变化的动态需求。
2.基于预测和动态阈值的流量异常检测机制
2.1预测模型的构建
基于预测的流量异常检测机制需要构建预测模型。在构建预测模型时，需考虑网络流量的变化趋势和周期性，以及任何可能影响流量的因素。预测模型通常使用时间序列分析、人工神经网络、支持向量机等方法，以预测未来的流量。
2.2动态阈值的设定
动态阈值通常被认为是一个适应性的方法，它能够根据网络流量的变化来调整阈值。在基于预测和动态阈值的机制中，我们可以将当前的预测值和先前的预测值进行比较，并通过计算自适应权重，来调整阈值。
2.3流量异常检测算法
基于预测和动态阈值的流量异常检测机制可以采用多种算法来检测异常流量，例如Grubbs'测试、Dixon's测试、平均偏差等算法。这些算法都是基于统计学原理的，可以用于检测高斯分布的异常值。
3.实验结果与分析
我们使用UCINetworkTraffic数据集来测试基于预测和动态阈值的流量异常检测机制。该数据集包含了网络流量的一些属性信息和分类信息。我们使用人工神经网络算法来构建流量预测模型，并使用Grubbs'测试来检测流量异常。
实验结果表明，基于预测和动态阈值的流量异常检测机制可以有效地检测异常流量。与传统的方法相比，基于预测和动态阈值的机制具有更好的适应性和准确性，能够更好地反映网络流量的动态变化。
4.总结
基于预测和动态阈值的流量异常检测机制结合了预测和动态阈值设定的优点，可以更准确地检测流量异常。在未来，我们可以通过增加更多的特征和使用更复杂的算法来进一步优化该机制，以更好地提高网络安全和性能。