一种模糊推理的网络流量识别方法

本发明公开了一种模糊推理的网络流量识别方法，包括：1.计算网络流量在各个测度上的KL距离值；2.采用自回归积分滑动平均模型计算KL距离在各个测度上的预测值，并计算出KL距离预测值和实际值之差；3.持续监控网络设备的队列平均长度，并计算出丢弃概率；4.确定差值、丢弃概率对各个模糊子集的隶属度，基于它们和网络异常状态值之间的逻辑关系制定模糊规则，并进行反模糊化操作，推理出网络异常状态值；5.对各个测度的网络异常状态值进行加权综合，并根据监测阈值对网络流量进行识别。本发明旨在综合多测度指标对异常流量进行识别和过滤，保障通信网络中关键业务流的实时性。