基于主成分分析的实时全网络异常检测方法

作者：张天奇; 张顺康

来源：电子科技, 2019, (12): 17-21.

DOI：10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2019.12.004

• 异常检测
• 网络性能矩阵
• 主成分分析
• 滑动窗口
• 动态阈值
• 在线实时检测 anomalydetection
• network performance matrix
• principal component analysis
• slidingwindow
• dynamicthreshold
• online real-time monitoring

网络性能异常检测对于促进网络健康发展具有重要意义。针对目前全网性能异常检测大多通过离线检测,无法提供良好的实时在线检测性能的问题。文中采用主成分分析方法建立异常检测模型,结合历史性能数据和近期网络性能波动状况去适应性调整网络异常判断阈值,实现了异常检测的实时在线化,并在NFV网络上进行数据采集。实验结果表明,与被广泛采用的离线检测方法比较,该方法在检测的误报率上减少了5%～8%,对于网络运行商而言具有较大的使用价值。

• 单位
  南京航空航天大学