基于φ-熵和改进EWMA模型的自适应阈值流量异常检测

"基于φ-熵和改进的EWMA模型的自适应阈值流量异常检测算法" 在汽车电子系统中，网络流量的异常检测是保障网络安全的关键环节。传统的固定阈值方法在面对网络流量动态变化时，往往无法提供理想的检测精度。这是因为固定阈值可能因网络流量的波动而频繁触发误报（虚警）或漏报（漏警）。为解决这个问题，该研究引入了自适应阈值的概念，特别是在一个名为"3.1 自适应阈值"的部分进行了深入探讨。 φ-熵是一种信息熵的变体，它比经典的香农熵和广义熵在描述网络流量间的相关性时表现出更好的性能。φ-熵值的变化可以反映网络流量的相似性状态，当网络流量出现异常时，φ-熵值会显著变化。因此，φ-熵成为识别异常的重要指标。 为了构建更有效的异常检测机制，该研究采用了改进的指数加权移动平均（EWMA）模型来预测网络流量的φ-熵值。EWMA模型能够考虑到历史数据的影响，通过赋予不同时间步的数据不同的权重，来实时更新预测值。在φ-熵的基础上，结合改进的EWMA模型，研究提出了以下自适应阈值公式： \[ \hat{y} = y + \sigma \] 其中，\( \hat{y} \) 表示预测值，\( y \) 是当前计算的φ-熵值，而\( \sigma \) 是一个浮动范围，用于适应网络流量的变化。 这种自适应阈值方法可以随着网络流量的波动动态调整阈值，既能避免频繁的虚警，也能减少漏警的可能性。通过这种方式，可以提高流量异常检测的准确性，确保汽车电子系统的网络安全。 文章作者邓明斌和钮心忻来自北京邮电大学网络空间安全学院，他们专注于网络安全技术和应用。实验结果表明，该算法在检测网络流量异常时表现优秀，具有高精度。关键词包括流量异常检测、信息度量、φ-熵、自适应阈值和改进的EWMA模型，表明该研究集中于这些关键领域的理论和实践。 这项研究提供了一种创新的网络流量异常检测策略，对于提升汽车电子系统的安全性，以及在网络信息安全领域具有重要的应用价值。通过结合φ-熵的统计特性与改进的EWMA模型，该方法有望在不断变化的网络环境中实现更加准确的异常检测。