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當前因特網環境下各種網絡異常事件層出不窮，DDoS攻擊、僵尸網絡等大規模的網絡入侵給互聯網的安全運營帶來嚴重威脅，而網絡擁塞、網絡故障等也會嚴重影響互聯網的服務質量，因此網絡異常行為的檢測是非常必要的。同時，由于網絡異常種類繁多、變化快速，且常常隱藏在復雜龐大的背景流量中，給網絡異常的檢測帶來極大的困難。
提出了一種基于健壯多元概率校準模型的異常檢測方法。該方法使用基于多元f分布的隱變量概率模型建立流量矩陣的常態模型，通過比較樣本與常態模型之問的馬氏距離進行流量異常檢測。理論分析和實驗表明該方法的健壯性較好，應用場景寬泛，既可以處理完整數據也可以處理數據缺失的情況，對干擾抵抗力較強，并且對模型參數的敏感性較低，性能穩定。
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