Abstract-Den snabba och korrekta upptäckt av nätverkstrafik anomali upptäckt, det fanns problem i realtid anomali är en av förutsättningarna för att garantera effektiv prestanda och noggrannhet upptäckt fortfarande. Nätverkets forskare arbetar. Sikta på bristen på nuvarande metoder har funnit att nästan all trafik tidsvarierande signal var av nätverkstrafik anomali upptäckt, föreslår vi en skala-adaptiv metod baserad på wavelet paket. Med hjälp av våget paket mult-skala [13] och de thme-varierande signalerna av den normala nedbrytningen, vår metod kan justera nedbrytningsprocessen nätverkstrafik och den onormala nätverkstrafiken var adaptivt, har samma detektiv förmåga till anomalien av olika i frekvensområdet. Det vill säga, skillnaden olika frekvens, särskilt mellan och hög frekvens mellan onormal trafik och bakgrundstrafik är olika som inte kan kontrolleras av multi-upplösningsanalysen. Av i olika frekvensband. I vissa frekvensband, medel för adaptiv rekonstruktion av våget paket koefficient. .. t av olika wavelet domäner som anomali, vår metod är energi av avvikande trafik iS ganska hög i proportion till att kunna bekräfta egenskaperna hos anomali och öka den totala energin, så anomali upptäckt kan göras enkelt. Som en ny teknik, anomali upptäckt av nätverk traf sådan som missbruk av nätverksutrustning, nätverksoperationer som bygger på wavelet analys tas mer allvarligt reanomalily, flash crowd, nätverksintrång och så vidare kommer att orsaka cently år. Valarcon-Aquino presenterade en algoritmbaserad nätverkstrafik anomali. Karaktäristären för anomalitrafik på odecimerade diskreta wavelettransform och bagesian är att den bryter ut utan något omen och kan förstöra analys [14]. Denna algoritm kan upptäcka och lokalisera subtila nätverk och datorer på kort tid (Till exempel, förändringar i varians och frekvens i den givna tidsserien, men utbrott av trafikbeteende som orsakas av specifika attackprogram dess nedbrytning skala är begränsad och algoritmen är complior mask sprickbildning). Därför kunde man snabbt upptäcka trafikavvikelser. Anu Ramanathan presenterade en WADES (Wavelet baserad och korrekt är en av förutsättningarna för att säkerställa Attack Detection Signatures) mekanism baserad på wavelet effektiv nätverksdrift. Trafiken i routrar särskilt analysen för att upptäcka DDoS attack [15], som gör våget routrar i stamnätet är mycket stor och förändras kontinuerligt, omvandlar för trafiksignalerna, sedan beräknar variansen av medan den avvikande trafiken är liten, jämfört med den normala våget koefficienter för att uppskatta anfallspunkterna. Trafik och förändringar av den normala trafiken. Det yttersta syftet denna metod har mycket hög beräknings komplexitet. Barford av anomalien detektion algoritm är att upptäcka den relativt presenterade en metod[ 16] presenterade en metod som sönderfaller små anomali trafik från den relativt stora bakgrundsnätverk trafik med decimerade diskreta våget omvandla trafik. Det är mycket svårt att genomföra detta mål, så detektion, sedan syntetiseras till låg, mitten, hög frekvens-delar, och av avvikande trafik har blivit den attraktiva och värdefulla äntligen upptäcka anomali med Aviation Scoring respektive. ämne i de nuvarande akademiska och industriella kretsarna. Denna algoritm kan upptäcka flash publik och kortsiktiga olika system föreslås för nätverket traf-anomalier i obduktionen.
Gao m.fl. REF presenterade en anomali detektion modell med hjälp av wavelet paket, som är en generalisering av pyramidal algoritm av den traditionella wavelet transform.
Anomaly Detection of Network Traffic Based on Wavelet Packet
{'venue': '2006 Asia-Pacific Conference on Communications', 'journal': '2006 Asia-Pacific Conference on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}