本文選題：主題模型 + 異常行為　； 參考：《計算機科學(xué)》2016年09期

【摘要】：提出了一種新的用于學(xué)習(xí)和分辨網(wǎng)絡(luò)異常行為的方法。與之前的工作相比,將采用主題模型對網(wǎng)絡(luò)異常行為進行建模并構(gòu)建分類器。根據(jù)連接的分類標(biāo)簽,在訓(xùn)練模型之前將數(shù)據(jù)集分成兩部分,即正常的部分和異常的部分。通過分析模型參數(shù)對結(jié)果的影響可以發(fā)現(xiàn)α(主題的狄利克雷參數(shù))和主題數(shù)量對于預(yù)測結(jié)果具有正相關(guān)性,而β(特征號的狄利克雷參數(shù))對于預(yù)測結(jié)果具有負相關(guān)性。通過KDDCUP’99數(shù)據(jù)集對該模型進行評估,結(jié)果顯示預(yù)測的準確度達到91.69%,比SVM等算法在正常和異常行為分類上的表現(xiàn)更好。
[Abstract]:A new method for learning and distinguishing abnormal behaviors of networks is proposed. Compared with previous work, topic model is used to model network anomaly behavior and construct classifier. According to the join label, the data set is divided into two parts before training model, that is, the normal part and the abnormal part. By analyzing the influence of model parameters on the results, it can be found that 偽 (the Delikler parameter of the topic) and the number of the topics have positive correlation to the predicted results, while 尾 (the Delikler parameter of the characteristic number) has a negative correlation to the predicted results. The model is evaluated by KDDCUP'99 data set, and the results show that the accuracy of prediction is 91.69, which is better than that of SVM and other algorithms in the classification of normal and abnormal behavior.
【作者單位】： 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61472439,61303264,61271252)資助
【分類號】：TP393.08

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本文編號：1921537