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期刊文章详细信息

基于孤立森林算法的弹性光网络异常流量自动识别方法    

Automatic identification method of abnormal traffic in elastic optical network based on isolated forest algorithm

  

文献类型:期刊文章

作  者:李橙[1] 何孙秦[2] 卫星[1] 张国华[1]

LI Cheng;HE Sunqin;WEI Xing;ZHANG Guohua(NanJing Normal University Taizhou collage,Taizhou Jiangsu 225300,China;Dapu Primary School,Taizhou Jiangsu 225300,China)

机构地区:[1]南京师范大学泰州学院,江苏泰州225300 [2]泰州市大浦中心小学,江苏泰州225300

出  处:《激光杂志》

基  金:江苏省高校自然科学研究面上项目(No.19KJD520008);江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(No.201913843018Y);泰州市科技支撑(社发)项目(No.SSF20190072)。

年  份:2024

卷  号:45

期  号:1

起止页码:179-183

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2023、CAS、JST、ZGKJHX、核心刊

摘  要:弹性光网络流量传输受到时间波动导致异常,为了提高网络传输稳定性,提出基于孤立森林算法的弹性光网络异常流量自动识别算法。根据流量的异常分布特征和正常数据的差异性进行波谱密度检测,构建弹性光网络流量的谱特征提取模型,通过低通滤波器卷积向量重组,实现对异常流量的谱特征筛选,采用孤立森林算法实现对网络流量异常检测的自适应寻优控制,结合多维空间结构重组方法实现对弹性光网络异常流量检测和识别。结果表明,漏检率及误检率较低,分别为3.16%,1.03%。检测用时较少,仅用16秒。在进行检测时,外部入侵率未超过1%,抗扰性较强。

关 键 词:孤立森林算法  弹性光网络  异常流量  谱特征提取  

分 类 号:TN919]

参考文献:

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同被引文献:

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