發(fā)布時(shí)間：2017-09-26 04:26

  本文關(guān)鍵詞：基于相對鄰域熵的直推式網(wǎng)絡(luò)異常檢測算法

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【摘要】：為提高網(wǎng)絡(luò)異常檢測中數(shù)據(jù)對象異常程度的度量精度,降低復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中噪聲數(shù)據(jù)對于算法檢測準(zhǔn)確率的影響,將基于鄰域關(guān)系定義的相對鄰域熵引入到直推信度機(jī)的算法框架中,提出一種在相對領(lǐng)域熵基礎(chǔ)上的直推式網(wǎng)絡(luò)異常檢測算法TCM-RNE。該算法利用相對鄰域信息熵作為度量數(shù)據(jù)對象異常程度的工具,重新定義離群度,有效提高算法檢測性能和抗噪性能。在KDD Cup數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與TCM-KNN算法相比,該算法在保證相同檢測準(zhǔn)確率的同時(shí),降低了誤測率,且在噪聲干擾環(huán)境下具有更優(yōu)的抗噪性能。
【作者單位】： 南昌大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;江西工業(yè)工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)異常檢測 直推式信度機(jī) 鄰域關(guān)系 相對鄰域熵 奇異值
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51367014,61070139) 江西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20142BAB207011,20142BAB217016) 江西省青年科學(xué)家培養(yǎng)計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(20112BCB23004) 江西省科技支撐計(jì)劃基金資助重點(diǎn)項(xiàng)目(20111BBE50008) 江西省教育廳科技計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(GJJ14770)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 中文引用格式:李向軍,張華薇,鄭思維,等.基于相對鄰域熵的直推式網(wǎng)絡(luò)異常檢測算法[J].計(jì)算機(jī)工程,2015,41(8):132-139.英文引用格式:Li Xiangjun,Zhang Huawei,Zheng Siwei,et al.Transductive Network Anomaly Detection Algorithm Basedon Relative Neighborhood Entropy[J]

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本文編號：921492