本文選題：詞袋模型 + 機(jī)器學(xué)習(xí)�。� 參考：《計算機(jī)工程》2017年05期

【摘要】：針對現(xiàn)有異常流量檢測方法的識別準(zhǔn)確率低且快速識別需要確定閾值等問題,基于詞袋模型聚類,提出一種改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)異常流量識別方法。通過對已有的異常流量和正常流量進(jìn)行K-means均值聚類,得到網(wǎng)絡(luò)流量中的流量關(guān)鍵點,將網(wǎng)絡(luò)流量轉(zhuǎn)化映射到相應(yīng)流量關(guān)鍵點后建立直方圖,并采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方式對異常流量進(jìn)行檢測。實驗結(jié)果表明,與基于樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等的識別方法相比,該方法具有更好的異常流量識別效果。
[Abstract]:Aiming at the problems of low recognition accuracy of existing anomaly flow detection methods and the need to determine threshold value for fast recognition, an improved network anomaly flow identification method is proposed based on word bag model clustering. Through K-means mean clustering of the existing abnormal and normal traffic, the key points of network traffic are obtained, and the network traffic is mapped to the corresponding traffic key points, and then the histogram is established. A semi-supervised learning method is used to detect the abnormal flow. The experimental results show that this method has better recognition effect than the recognition method based on naive Bayes and support vector machine.
【作者單位】： 貴州大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：貴州省科學(xué)技術(shù)基金(貴黔合LH字[2014]7634號,黔科合J字[2012]2328號)
【分類號】：TP393.06

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本文編號：2053768