本文關(guān)鍵詞： 局部投影降噪 模糊邏輯 支持向量數(shù)據(jù)描述 異常檢測　出處：《計算機應(yīng)用研究》2013年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：現(xiàn)有殘差比較等異常檢測方法只能在突變階段檢測異常,檢測率較低。綜合考慮網(wǎng)絡(luò)流量中包含的所有特征,對網(wǎng)絡(luò)中的多種協(xié)議流量指標(biāo)分別進行局部投影降噪處理,將各流量分解為流量趨勢部分和噪聲流量部分,以這兩部分為參量通過支持向量數(shù)據(jù)描述建立檢測模型,并通過對樣本的模糊化處理提高模型的泛化性。實驗表明該方法適合于檢測拒絕服務(wù)攻擊引起的流量異常,與傳統(tǒng)的閾值比較方法相比能夠獲得更高的異常檢測率和更低的誤報率。
[Abstract]:Comparison of existing residual anomaly detection method for anomaly detection in the only mutation stage, low detection rate. All the characteristics include comprehensive consideration of network traffic, a variety of protocols in the network flow index were local projection noise reduction processing, the flow is divided into flow trend and noise in the flow, the two part is through the parameter support vector data description based detection model, and through the sample of fuzzy processing to improve the generalization of the model. Experimental results show that this method is suitable for detecting denial of service attacks caused by traffic anomaly, compared with the traditional threshold method can obtain the abnormal higher detection rate and lower false alarm rate.

【作者單位】： 空軍工程大學(xué)空管與領(lǐng)航學(xué)院;空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61003252) 全軍軍事學(xué)研究生課題資助項目(2011JY002-524) 空軍工程大學(xué)創(chuàng)新基金資助項目(201105)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 0引言網(wǎng)絡(luò)流量是記錄和反映網(wǎng)絡(luò)以及用戶活動的重要載體,它出現(xiàn)異常主要是由于蠕蟲傳播、DoS攻擊、DDoS攻擊、僵尸網(wǎng)絡(luò)等惡意網(wǎng)絡(luò)攻擊行為以及網(wǎng)絡(luò)配置失誤、偶發(fā)性線路中斷等引起的[1]。對網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測能夠準(zhǔn)確反映網(wǎng)絡(luò)的狀況,有助于提升網(wǎng)絡(luò)管理效能,輔助故障定位和

【參考文獻】

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本文編號：1469347