本文關鍵詞：基于機器學習的網絡異常流量檢測方法

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【摘要】：研究一種基于機器學習的網絡異常流量檢測方法。使用改進型ANFIS算法作為建立的網絡異常流量檢測方法的核心算法。由于傳統(tǒng)的神經網絡算法使用的梯度下降算法在實際應用時,存在易陷入局部極小值,訓練效率低下等問題,因此研究的改進型ANFIS算法使用附加動量算法修正模型參數,使系統(tǒng)能夠越過誤差曲面的局部最小值。最后使用KDD CUP99數據庫以及LBNL實驗室測試的數據對改進型ANFIS算法和BP神經網絡算法的檢測方法進行性能測試。結果表明,使用改進型ANFIS算法檢測系統(tǒng)的訓練效率以及檢測準確率均優(yōu)于使用BP神經網絡算法建立的模型。
【作者單位】： 云南經濟管理學院;
【關鍵詞】： 機器學習 ANFIS BP神經網絡 網絡異常流量檢測
【分類號】：TP393.06;TP181
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網技術的飛速發(fā)展,互聯(lián)網環(huán)境也逐漸變得復雜。網絡中每時每刻充斥著大量的異常流量數據,威脅著人們的計算機安全,小到個人財產安全,大到國家安全。目前現(xiàn)實的復雜網絡中的異常流量種類較多,有Alpha Anomaly異常流量、DDos異常流量、Port Scan異常流量、Network

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