《表2 异常检测结果统计表》

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《面向蓄意攻击的网络异常检测方法》

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由图3可知，异常产生实际为2，6，7，16，24等时间序列，轻微扰动为9，21，26，43等时间序列，可以看出GED，MCS方法在轻微扰动下，例如9时间序列，波动接近甚至超过实际异常产生时刻，其他正常时刻波动也较大；而r值只是产生轻微向上变化，说明该方法可以更好地刻画异常的产生．GED与MCS方法由于始终比较当前时刻与前一时刻的“网络相似度”，前者比较的是节点与边的增删，后者是统计最大公共子图的规模，而正常演化包含很多节点与边的新生与消亡，因此较难区分出异常．通过图3d，3e可以找到较好的准确率与精确率，将其与本文方法的结果进行比较，具体实验统计结果如表2所示．