基于主题模型的网络异常行为分类学习方法研究

发布时间：2018-05-22 09:32

  本文选题：主题模型 + 异常行为　； 参考：《计算机科学》2016年09期

【摘要】：提出了一种新的用于学习和分辨网络异常行为的方法。与之前的工作相比,将采用主题模型对网络异常行为进行建模并构建分类器。根据连接的分类标签,在训练模型之前将数据集分成两部分,即正常的部分和异常的部分。通过分析模型参数对结果的影响可以发现α(主题的狄利克雷参数)和主题数量对于预测结果具有正相关性,而β(特征号的狄利克雷参数)对于预测结果具有负相关性。通过KDDCUP’99数据集对该模型进行评估,结果显示预测的准确度达到91.69%,比SVM等算法在正常和异常行为分类上的表现更好。
[Abstract]:A new method for learning and distinguishing abnormal behaviors of networks is proposed. Compared with previous work, topic model is used to model network anomaly behavior and construct classifier. According to the join label, the data set is divided into two parts before training model, that is, the normal part and the abnormal part. By analyzing the influence of model parameters on the results, it can be found that 伪 (the Delikler parameter of the topic) and the number of the topics have positive correlation to the predicted results, while 尾 (the Delikler parameter of the characteristic number) has a negative correlation to the predicted results. The model is evaluated by KDDCUP'99 data set, and the results show that the accuracy of prediction is 91.69, which is better than that of SVM and other algorithms in the classification of normal and abnormal behavior.
【作者单位】： 国防科学技术大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61472439,61303264,61271252)资助
【分类号】：TP393.08

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 罗超宇;;基于视频序列的人体异常行为检测技术分析[J];电子制作;2013年18期

2 崔永艳;高阳;;基于多示例学习的异常行为检测方法[J];模式识别与人工智能;2011年06期

3 陆海先;郭立;桂树;谢锦生;;基于潜在主题的视频异常行为分析[J];通信技术;2012年07期

4 周维柏;李蓉;;基于轨迹特征分析的行人异常行为识别[J];电脑编程技巧与维护;2010年12期

5 李晓东;凌捷;;基于视频监控参考量的异常行为检测研究[J];计算机技术与发展;2012年09期

6 姬晓飞;吴倩倩;李一波;;改进时空特征的人体异常行为检测方法研究[J];沈阳航空航天大学学报;2013年05期

7 桑海峰;郭昊;徐超;;基于运动特征的人体异常行为识别[J];中国科技论文;2014年07期

8 王传旭;董晨晨;;基于时空特征点的群体异常行为检测算法[J];数据采集与处理;2012年04期

9 沈海燕;冯云梅;史宏;;基于信息融合的客运站人体异常行为识别研究[J];公路交通科技;2009年S1期

10 陈颖鸣;陈树越;张显亭;;智能视频监控中异常行为识别研究[J];微电子学与计算机;2010年11期

相关会议论文 前1条

1 王碧英;孙健敏;;公仆型领导对员工行为的影响[A];第十二届全国心理学学术大会论文摘要集[C];2009年

相关博士学位论文 前5条

1 林娜;小鼠异常行为的遗传基础研究[D];东北农业大学;2006年

2 Popoola Oluwatoyin Pius;拥挤环境下的异常行为检测研究[D];哈尔滨工程大学;2012年

3 张军;基于视频的运动人体异常行为分析识别研究[D];西安电子科技大学;2009年

4 刘皓;基于条件随机场模型的异常行为检测方法研究[D];中国科学技术大学;2014年

5 张毅;MANET环境中基于移动Agent的异常行为检测与防御[D];哈尔滨工程大学;2007年

相关硕士学位论文 前10条

1 张雁冰;监控视频中人体异常行为检测研究[D];深圳大学;2015年

2 梁玉;基于ORB兴趣点的异常行为检测技术研究[D];郑州大学;2015年

3 陈岗;治安监控中基于计算机视觉的异常行为检测技术研究[D];上海交通大学;2015年

4 许龙;视频中的异常行为检测与分析研究[D];上海交通大学;2015年

5 姚源;视频中异常行为发现方法研究及实现[D];电子科技大学;2014年

6 王朝新;基于视频的行人异常行为检测技术的应用研究[D];电子科技大学;2014年

7 张海峰;阳煤集团视频异常监控系统设计与实现[D];电子科技大学;2014年

8 张丹;视频监控系统下航站楼旅客异常行为检测方法研究[D];南京航空航天大学;2014年

9 梁琛华;视频监控中的人体异常行为识别[D];国防科学技术大学;2013年

10 朱明凌;面向智能视频监控系统的运动目标检测与异常行为分析[D];中国计量学院;2015年

，

本文编号：1921537