云计算下大规模网络流量异常检测仿真

摘要

云计算空间中存储着海量网络流量数据,若计算机频繁重复访问会产生网络崩溃情况,为此提出面向云计算的大规模网络流量异常检测方法。采用DWT信号处理方法提取网络流量特征,运用BIRCH算法聚类处理网络流量数据,通过大规模网络流量特征提取、聚类分析以及分组融合,得到流量数据分组。基于流量分组结果,基于NMF多源异常检测算法构建常规子空间、生成残余矩阵,并添加Shewhart控制图描述异常与正常数据之间的差别,判断网络流量是否为异常,根据判断结果实现网络流量异常检测。实验结果表明,所提方法的异常流量检测精度召回率和F1值均较高,能够有效提升检测效果。