本文關(guān)鍵詞：基于熵和SVM多分類器的異常流量檢測方法

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【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,各種數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方法被廣泛地應(yīng)用于異常流量檢測。文中針對異常流量檢測方法展開研究,提出了一種基于熵和改進(jìn)的SVM多分類器的異常流量檢測方法。該方法用熵值對網(wǎng)絡(luò)流量的各個屬性進(jìn)行量化,將異常流量檢測問題抽象為對不同類型流量的分類問題,并對傳統(tǒng)的一對其余SVM多分類器進(jìn)行改進(jìn)。使用改進(jìn)SVM多分類器對熵值量化后的流量進(jìn)行分類判決,根據(jù)分類結(jié)果捕獲異常。將該方法應(yīng)用于實(shí)際的異常流量檢測系統(tǒng),并進(jìn)行測試,結(jié)果表明,該方法對網(wǎng)絡(luò)中常見的異常流量有很好的檢測效果。
【作者單位】： 北京交通大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國家重大專項(2013ZX03006002) 國家自然科學(xué)基金資助項目(61471029) 北京市自然基金“面上”項目(4132053) 基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)(2014JBM012)
【分類號】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 0引言異常流量檢測是網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)管系統(tǒng)的重要組成部分,它通過監(jiān)測和分析網(wǎng)絡(luò)流量,發(fā)現(xiàn)和判別網(wǎng)絡(luò)中的異常行為,幫助網(wǎng)絡(luò)管理員及時采取有效的措施填補(bǔ)系統(tǒng)漏洞,保障系統(tǒng)安全。在異常流量檢測方法的相關(guān)研究中,網(wǎng)絡(luò)流量的特征量化問題一直廣受關(guān)注[1-3]。香農(nóng)將熵的概念引入信

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：1240538