基金项目:2020年高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2020267)收稿日期:2021-05-08修回日期:2021-06-18第40卷第4期计算机仿真2023年4月文章编号:1006-9348(2023)04-0413-04基于FRFT的网络流量异常数据快速捕获方法钟妮1,王剑2∗(1.四川工业科技学院,四川绵竹618200;2.武汉理工大学,湖北武汉430070)摘要:为了降低异常数据捕获耗时,准确捕获各类攻击形式,保证网络正常运行,以傅里叶变换为构建基础,提出分数阶傅里叶变换下的网络流量异常数据快速捕获手段。结合经典傅里叶变换与角度参数,得到分数阶傅里叶变换及其相关参数,根据网络流量自相似性与异常数据间的相关性,获取变换域序列,利用能量谱参数估计法联立序列能量谱与赫斯特参数间关系。将赫斯特参数作为自相似阶段,依据离散时间序列与正常自相似范围,明确赫斯特参数的自适应阈值范围,基于此实现网络流量异常数据捕获。仿真阶段,选取企业网VLAN1、VLAN2,采用开源网络攻击模拟工具,测试所提方法在不同攻击形式下的异常数据捕获效果,结果表明所提方法具有良好的捕获精准度,且能够满足实际应用的实时性需求。关键词:分数阶傅里叶变换;傅里叶变换;网络流量;快速捕获;异常数据;赫斯特参数中图分类号:TP399文献标识码:BFastCaptureMethodofNetworkTrafficAbnormalDataBasedonFRFTZHONGNi1,WANGJian2∗(1.SichuanInstituteofIndustrialTechnology,MianzhuSichuan618200,China;2.WuhanUniversityofTechnology,WuhanHubei430070,China)ABSTRACT:Inordertoreducethetimeconsumptionofabnormaldatacapture,accuratelycapturevariousattackforms,andensurethenormaloperationofthenetwork,basedontheFouriertransform,arapidcapturemethodofnetworktrafficabnormaldataunderthefractionalFouriertransformisproposed.CombineclassicalFouriertransformandangleparameterstoobtainfractionalFouriertransformanditsrelatedparameters.Accordingtothecorrelationbe-tweennetworktrafficself-similarityandabnormaldata,thetransformdomainsequenceisobtained,andtheenergyspectrumparameterestimationmethodisusedtocombinetherelationshipbetweenthesequenceenergyspectrumandtheHurstparameter.TakingtheHurstparameterastheself-similarstage,basedonthediscretetimeseriesandthenormalself-similarrange,theadaptivethresholdrangeoftheHurstparameterisclarified,andthenetworktrafficab-normaldatacaptureis...
