本文關鍵詞：基于遷移學習和D-S理論的網(wǎng)絡異常檢測

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【摘要】：對于分布不同或分布相似的未知類型的網(wǎng)絡攻擊,目前的異常檢測技術往往不能達到預期的效果。針對上述問題,研究了一種基于遷移技術和D-S證據(jù)理論的網(wǎng)絡異常檢測方法。首先用遷移學習方法對已知網(wǎng)絡攻擊進行建模,此模型在構建時考慮了不同分布的異常攻擊間的差異;然后用其訓練得到的分類器對未知的網(wǎng)絡行為進行分析,結(jié)合D-S證據(jù)理論,可以檢測出分布不一致的未知攻擊類型。實驗結(jié)果表明,該方法泛化了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡異常檢測技術,對未知的網(wǎng)絡異常有著較高的檢測率。
【作者單位】： 江南大學數(shù)字媒體學院;
【關鍵詞】： 遷移學習 D-S理論 異常行為分析 數(shù)據(jù)融合
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61103223) 江蘇省自然科學基金重點資助項目(BK2011003)
【分類號】：TP393.08;TP202
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的應用越來越廣泛,網(wǎng)絡安全成為了人們?nèi)找骊P心的話題,異常行為檢測則是網(wǎng)絡安全中的一個重要組成部分。就現(xiàn)階段而言,網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流依然是探測網(wǎng)絡攻擊行為的最佳數(shù)據(jù)源。迄今為止,對網(wǎng)絡異常行為的檢測方法主要有概率統(tǒng)計分析方法[1]、數(shù)據(jù)挖掘方法[2]、神經(jīng)網(wǎng)

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本文編號：1129193