YATA: Yet Another Proposal for Traffic Analysis and Anomaly Detection
YATA: Yet Another Proposal for Traffic Analysis and Anomaly Detection
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YATA：流量分析和异常检测的又一提案
DOI：
10.32604/cmc.2019.05575
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ruosi Cheng
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yu Wang;Yan Cao;Liancheng Zhang;Hongtao Zhang;Roxana Ohriniuc;Guodong Wang;Ruosi Cheng
网络流量异常检测近年来在许多领域得到了广泛的关注和重视。传统的异常检测方法是从多源信息中提取定量结果的。这使得管理员难以理解和处理潜在的情况。本研究提出另一种基于云模型的流量异常（YATA）确定方法。YATA采用前向和后向云变换算法，将采集的定量值融合到异常度的定性概念中。该方法实现了对网络流量的快速、直观的透视。在标准数据集上的实验结果表明，采用该方法检测攻击流量能够达到较好的预期要求。
Network traffic anomaly detection has gained considerable attention over the years in many areas of great importance. Traditional methods used for detecting anomalies produce quantitative results derived from multi-source information. This makes it difficult for administrators to comprehend and deal with the underlying situations. This study proposes another method to yet determine traffic anomaly (YATA), based on the cloud model. YATA adopts forward and backward cloud transformation algorithms to fuse the quantitative value of acquisitions into the qualitative concept of anomaly degree. This method achieves rapid and direct perspective of network traffic. Experimental results with standard dataset indicate that using the proposed method to detect attacking traffic could meet preferable and expected requirements.
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DOI：
10.1109/fuzz-ieee.2012.6251241
发表时间：
2012-06
期刊：
2012 IEEE International Conference on Fuzzy Systems
影响因子：
--
作者：
F. Jiang;Sai Ho Ling;Kit Yan Chan;Z. Chaczko;Frank H. F. Leung;M. Frater
通讯作者：
F. Jiang;Sai Ho Ling;Kit Yan Chan;Z. Chaczko;Frank H. F. Leung;M. Frater
影响因子：
--
作者：
Li, Ruixiang;Sun, Yuchen;Luo, Xiangyang
通讯作者：
Luo, Xiangyang
影响因子：
3.9
作者：
Zu, Shuodi;Luo, Xiangyang;Liu, Fenlin
通讯作者：
Liu, Fenlin
DOI：
10.1109/tnet.2011.2109009
发表时间：
2011-10
期刊：
IEEE/ACM Transactions on Networking
影响因子：
--
作者：
J. Treurniet
通讯作者：
J. Treurniet
DOI：
10.1109/tits.2017.2685436
发表时间：
2017-04
影响因子：
8.5
作者：
Shuai Yang;Rui Jiang;Han Wang;S. Ge
通讯作者：
Shuai Yang;Rui Jiang;Han Wang;S. Ge