TIME AND FREQUENCY COMPONENTS ANALYSIS OF NETWORK TRAFFIC DATA USING CONTINUOUS WAVELET TRANSFORM TO DETECT ANOMALIES

Mohammed Alharbi; Marwan Ali Albahar

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TIME AND FREQUENCY COMPONENTS ANALYSIS OF NETWORK TRAFFIC DATA USING CONTINUOUS WAVELET TRANSFORM TO DETECT ANOMALIES

机译：使用连续小波变换检测异常网络流量数据的时间和频率分量分析

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There are various host-based methods and network-based methods to monitor network intrusions in real time, but they are limited in the context of identifying anomalies activities in the network. In this research study, in order to boost security in network intrusion systems, one method is to apply signal processing strategies which include powerful continuous wavelet transform methods that consist of different mother wavelets to detect any anomalies in network site traffic data. The percentage deviation metric was used to assess the quality of performance of the wavelets in detecting anomalous network activities such as brute force, port scan and DoS attacks. Results obtained from the analysis showed that Morlet wavelet performed better than the other implemented wavelets for detecting anomalies in traffic signal data based on the lowest percentage deviation value.

机译：基于主基于主机的方法和基于网络的方法，可以实时监控网络入侵，但它们在识别网络中的异常活动的上下文中受到限制。在本研究中，为了提高网络入侵系统的安全性，一种方法是应用信号处理策略，该方法包括强大的连续小波变换方法，该方法包括不同的母小波来检测网络站点交通数据中的任何异常。偏差度量百分比用于评估小波的性能质量检测诸如蛮力，端口扫描和DOS攻击之类的异常网络活动。从分析获得的结果表明，Morlet小波比其他实施的小波更好地基于最低百分比偏差值检测交通信号数据中的异常。

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来源
《International Journal of Innovative Computing Information and Control》 |2019年第4期|1323-1336|共14页
作者
Mohammed Alharbi; Marwan Ali Albahar;
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作者单位

School of Computer Science University of the Incarnate Word 4301 Broadway St San Antonio TX 78209 USA;

School of Management Science Ibn Rushd College King Abdul Aziz Rd. Abha P.O. Box 447 Saudi Arabia;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Continuous wavelet transform (CWT); Network intrusion anomalies; Percentage deviation; Signal processing;

机译：连续小波变换（CWT）;网络侵入异常;偏差百分比;信号处理;

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