基于改进CUSUM的网络流量异常检测算法

"邓绯、韩文智、朱倩和钱立在《山东农业大学学报(自然科学版)》2014年第3期上发表了一篇论文，标题为‘改进的CUSUM网络流量异常检测’，该研究关注的是在网络流量监控中如何有效检测并响应异常流量，以确保网络的稳定运行。他们提出了一个改进的CUSUM（累积和）算法，旨在提高异常流量检测的精确性，降低误报和漏报率。论文主要集中在警告判断条件的优化和增加额外的约束条件两个方面进行改进。实验结果显示，改进后的CUSUM算法不仅实现简单，而且在异常流量检测的性能上有显著提升。" 本文的焦点在于网络流量异常检测，这是一项关键的技术，因为网络已经成为日常生活和工作不可或缺的部分。异常流量可能源于恶意攻击、系统故障或其他异常行为，及时发现并处理这些异常对于网络安全至关重要。CUSUM算法是一种统计过程控制工具，常用于实时监控和检测序列数据中的变化。在本研究中，作者针对CUSUM算法进行了优化，主要在两方面进行了改进：一是调整了警告判断条件，以更精确地识别异常；二是增加了新的约束条件，以防止误报和漏报的发生。 误报是指将正常流量错误地标记为异常，而漏报则是未能检测到实际存在的异常流量。这两种情况都会对网络管理带来困扰，误报可能导致不必要的资源浪费，而漏报则可能让潜在的威胁得以逃脱监控。因此，降低这两者的发生率是流量异常检测算法优化的核心目标。 在实验部分，作者通过对比未改进的CUSUM算法和改进后的版本，验证了改进算法的有效性。结果显示，改进后的CUSUM算法在检测异常流量时，误报率和漏报率都有明显下降，这意味着它能更好地识别真正的异常流量，同时减少了不必要的警报，提高了网络管理的效率。 论文关键词包括“网络流量”、“CUSUM算法”和“检测”，表明研究内容集中在利用CUSUM算法处理网络流量数据，以实现高效的异常检测。中图法分类号“TP393.4”将其归类于计算机科学技术的通信技术领域，进一步明确了研究的学科方向。 这篇论文为网络流量异常检测提供了一个改进的统计方法，对于网络安全和网络管理领域具有重要的理论和实践价值。