基于KTLAD的电力数据网业务流量异常检测

YING Fei-hao,XING Ning-zhe,JI Yu-tong,JI Chen-chen,LI Wen-jing

Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications（2017）

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摘要

针对电力数据网对流量异常检测的时效性要求,提出一种改进的局部异常因子异常检测方法KTLAD.该方法基于密度进行检测,计算每个流量包与附近流量包的分隔程度,无需预先设置流量的具体异常状态,相对传统方法具有很高的灵活性.仿真结果验证了KTLAD在电力数据网中业务流量异常检测中的可行性,并且有效地降低了时间成本.

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关键词

traffic anomaly detection,electric power data network,k-d tree based lof anomaly detection

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