基于词袋模型聚类的异常流量识别方法

发布时间：2018-06-22 18:27

  本文选题：词袋模型 + 机器学习　； 参考：《计算机工程》2017年05期

【摘要】：针对现有异常流量检测方法的识别准确率低且快速识别需要确定阈值等问题,基于词袋模型聚类,提出一种改进的网络异常流量识别方法。通过对已有的异常流量和正常流量进行K-means均值聚类,得到网络流量中的流量关键点,将网络流量转化映射到相应流量关键点后建立直方图,并采用半监督学习方式对异常流量进行检测。实验结果表明,与基于朴素贝叶斯、支持向量机等的识别方法相比,该方法具有更好的异常流量识别效果。
[Abstract]:Aiming at the problems of low recognition accuracy of existing anomaly flow detection methods and the need to determine threshold value for fast recognition, an improved network anomaly flow identification method is proposed based on word bag model clustering. Through K-means mean clustering of the existing abnormal and normal traffic, the key points of network traffic are obtained, and the network traffic is mapped to the corresponding traffic key points, and then the histogram is established. A semi-supervised learning method is used to detect the abnormal flow. The experimental results show that this method has better recognition effect than the recognition method based on naive Bayes and support vector machine.
【作者单位】： 贵州大学计算机科学与技术学院;
【基金】：贵州省科学技术基金(贵黔合LH字[2014]7634号,黔科合J字[2012]2328号)
【分类号】：TP393.06

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本文编号：2053768