一种基于历史时间取点法的网络流量异常检测方法

摘要

本发明公开了一种基于历史时间取点法的网络流量异常检测方法，包括下述步骤：1.在网络流量采集点部署端口镜像路由，捕获全流量数据包，形成网络流时序数据源；2.利用固定时间窗口对网络流时序数据源进行网络流量的行为特征统计，形成网络行为时序特征向量；3.把每个网络行为时序特征向量的维特向量作为输入，用历史时间取点法选择历史数据，使用绝对变化、相对变化和趋势变化的量化方法分别累积计算出异常偏离度值；4.用证据累积方法将异常偏离度值进行累积，根据异常偏离度数据分布趋势设定阈值，对当前时间窗口网络行为的状态实现异常决策。本发明实现了持续监控网络的威胁事件和趋势的同时降低了计算成本，提高了网络异常行为监控的准确性。