本文關鍵詞：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)挖掘和機器學習方法被廣泛地應用于異常流量檢測。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)絡流量的各個屬性進行量化,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多分類器進行改進。使用改進SVM多分類器對熵值量化后的流量進行分類判決,根據(jù)分類結果捕獲異常。將該方法應用于實際的異常流量檢測系統(tǒng),并進行測試,結果表明,該方法對網(wǎng)絡中常見的異常流量有很好的檢測效果。
【作者單位】： 北京交通大學電子信息工程學院;
【基金】：國家重大專項(2013ZX03006002) 國家自然科學基金資助項目(61471029) 北京市自然基金“面上”項目(4132053) 基本科研業(yè)務費(2014JBM012)
【分類號】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 0引言異常流量檢測是網(wǎng)絡安全監(jiān)管系統(tǒng)的重要組成部分,它通過監(jiān)測和分析網(wǎng)絡流量,發(fā)現(xiàn)和判別網(wǎng)絡中的異常行為,幫助網(wǎng)絡管理員及時采取有效的措施填補系統(tǒng)漏洞,保障系統(tǒng)安全。在異常流量檢測方法的相關研究中,網(wǎng)絡流量的特征量化問題一直廣受關注[1-3]。香農將熵的概念引入信

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：1240538