申请/专利权人：北京计算机技术及应用研究所

申请日：2023-04-11

公开（公告）日：2023-07-18

公开（公告）号：CN116455791A

主分类号：H04L43/0876

分类号：H04L43/0876;H04L41/142;G06F18/24;G06F16/901;G06F16/903

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.08.04#实质审查的生效;2023.07.18#公开

摘要：本发明涉及一种基于Count‑Min概要数据结构的网络流量概念漂移检测方法，属于网络流量分析领域。本发明通过CM概要数据结构记录网络流量的多维统计信息，从网络流多维概率分布入手，每隔一定周期监测多维Hellinger距离变化情况，进行网络流量概念漂移检测，基于欧氏距离检测网络流量概念漂移的类型。本发明通过CM概要数据结构记录网络流量的多维统计信息，节省了存储空间，每个维度相对独立，能并行处理，节省了检测时间；从网络流多维概率分布入手，监测多维Hellinger距离变化情况，进行网络流量概念漂移检测，降低了概念漂移误检率和漏检率，使得检测结果更准确；能够正确识别网络流量概念漂移类型，发现新应用和分布漂移的应用，在网络入侵检测等方面有重要意义。

主权项：1.一种基于Count-Min概要数据结构的网络流量概念漂移检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一：采用Count-MinCM概要数据结构存储网络流量的多维特征信息；步骤二：在两个数据概要结构上计算网络流量各维度的Hellinger距离，判断是否发生了概念漂移；步骤三：计算网络流量概念漂移阈值；步骤四：识别网络流量概念漂移类型，包括网络应用类别漂移检测和网络流分布漂移检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京计算机技术及应用研究所 一种基于Count-Min概要数据结构的网络流量概念漂移检测方法

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