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Mining Graph-Fourier Transform Time Series for Anomaly Detection of Internet Traffic at Core and Metro Networks

机译：用于异常检测核心和地铁网络的挖掘图形 - 傅立叶变换时间序列

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Manuel Herrera; Yaniv Proselkov; Marco Perez-Hernandez; Ajith Kumar Parlikad;
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年度 2021
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1. Mining Graph-Fourier Transform Time Series for Anomaly Detection of Internet Traffic at Core and Metro Networks [J] . Manuel Herrera, Yaniv Proselkov, Marco Pérez-Hernández, Quality Control, Transactions . 2021,第1期

机译：用于异常检测核心和地铁网络的挖掘图形 - 傅立叶变换时间序列
2. Anomaly Detection in Network Traffic Using Selected Methods of Time Series Analysis [J] . Jaros?aw Bernacki, Grzegorz Ko?aczek International Journal of Computer Network and Information Security . 2015,第9期

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3. Large-scale IP network behavior anomaly detection and identification using substructure-based approach and multivariate time series mining [J] . Weisong He, Guangmin Hu, Yingjie Zhou Telecommunication Systems . 2012,第1期

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4. Anomaly detection in time series data using a combination of wavelets, neural networks and Hilbert transform [C] . S. Kanarachos, J. Mathew, A. Chroneos, International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications . 2015

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5. Detection of network anomalies and novel attacks in the Internet via statistical network traffic separation and normality prediction. [D] . Jiang, Jun. 2005

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6. Multivariate-Time-Series-Driven Real-time Anomaly Detection Based on Bayesian Network [O] . Nan Ding, Huanbo Gao, Hongyu Bu, 2018

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7. Network Traffic Anomaly Detection Algorithm Based on Intuitionistic Fuzzy Time Series Graph Mining [O] . Ya-Nan Wang, Jian Wang, Xiaoshi Fan, 2020

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