基于递归率rec特征的网络流量相空间重构监测

传统上对网络流时间序列分析多采用线性分析方法,没有充分利用到网络流客观存在的非线性特征信息,从而使数据分析能力受限。提出了基于定量递归分析递归率rec特征的网络流量相空间重构监测模型,基于相空间重构和递归图分析,设计了网络流量的rec递归率的定量递归特征作为网络流量序列分析的数据支撑。使用平均互信息算法和虚假最近邻点算法求取流量序列的相空间重构的关键参数,利用递归图中有规律的点线检验网络总出口流量的确定性和可预测性,利用rec特征监测网络流量序列的异常流量和特性进行分析。仿真实验表明,网络流量序列的定量递归特征具有较强的稳定性和自相似性,精度较传统特征统计方法提高19%以上,采用rec递归率特征对异常流量序列的预测预报监测准确率为99.7%,比采用传统的其它非线性递归特征提高了13.2%,展示了算法在网络流量和非平稳数据序列分析中的优越性能。