【摘要】：針對(duì)目前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)異常行為檢測正確率低的問題,提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)異常檢測模型.首先提取網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信號(hào),通過小波變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,并提取網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)異常檢測的特征;然后通過回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)異常檢測進(jìn)行建模,并通過遺傳算法對(duì)回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化;最后采用網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)異常數(shù)據(jù)集對(duì)模型的有效性進(jìn)行測試.測試結(jié)果表明,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以準(zhǔn)確檢測各種網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)異常行為.
[Abstract]:A network state anomaly detection model based on data mining is proposed to solve the problem of low accuracy in network state anomaly detection. Firstly, the network state signal is extracted, the signal is preprocessed by wavelet transform, and the feature of network state anomaly detection is extracted. Then the network state anomaly detection is modeled by the echo state network, and the parameters of the echo state network are optimized by genetic algorithm. Finally, the validity of the model is tested by using the network state anomaly data set. The test results show that the data mining technology can accurately detect the abnormal behavior of various network states.
【作者單位】： 黃淮學(xué)院國際教育學(xué)院;四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：河南省重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):162102210365)
【分類號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：2298670