69、实时可靠的流量变化检测与SCORM缓存策略

实时可靠的流量变化检测与SCORM缓存策略

1. 实时可靠的流量变化检测

在网络流量监测领域，需要一种能够实时且可靠地检测流量变化的方法。通过一系列的数学推导和分析，我们可以实现对异常高流量和异常低流量的检测。

首先，我们有如下的数学表达式：
- 置信区间相关：设 (C_f(M,\alpha)) 是置信系数为 ((1 - \alpha)) 的置信区间，有 (C_f(M,\alpha)=\left[f(M)\mu - z_{\alpha/2}\frac{\sigma_f}{\sqrt{M}}, f(M)\mu + z_{\alpha/2}\frac{\sigma_f}{\sqrt{M}}\right])，由此可得到统计下界 (b(M,\alpha)=f(M)\mu - z_{\alpha/2}\frac{\sigma_f}{\sqrt{M}})。
- 检测概率相关：为简化表示，记 (\xi \triangleq E[F(I,n)]) 和 (\eta \triangleq E[f(I,n)])。则有 (Prob{\xi > B_F(M,\alpha)}=\frac{\alpha}{2}) 和 (Prob{\eta < b_f(M,\alpha)}=\frac{\alpha}{2})。进而得到两个检测阈值：
- 高流量阈值 (V_h = B_F(M,\alpha))
- 低流量阈值 (V_l = b(M,\alpha))

根据这些阈值，我们可以通过以下定理给出检测概率和漏检概率：
- 定理1（异常高流量的检测概率） ：设 (P_{det - h}) 和 (P_{miss - h}) 分别