基于数据挖掘的网络状态异常检测

发布时间：2018-10-29 20:02

【摘要】：针对目前网络状态异常行为检测正确率低的问题,提出一种基于数据挖掘的网络状态异常检测模型.首先提取网络状态信号,通过小波变换对信号进行预处理,并提取网络状态异常检测的特征;然后通过回声状态网络对网络状态异常检测进行建模,并通过遗传算法对回声状态网络的参数进行优化;最后采用网络状态异常数据集对模型的有效性进行测试.测试结果表明,数据挖掘技术可以准确检测各种网络状态异常行为.
[Abstract]:A network state anomaly detection model based on data mining is proposed to solve the problem of low accuracy in network state anomaly detection. Firstly, the network state signal is extracted, the signal is preprocessed by wavelet transform, and the feature of network state anomaly detection is extracted. Then the network state anomaly detection is modeled by the echo state network, and the parameters of the echo state network are optimized by genetic algorithm. Finally, the validity of the model is tested by using the network state anomaly data set. The test results show that the data mining technology can accurately detect the abnormal behavior of various network states.
【作者单位】： 黄淮学院国际教育学院;四川大学计算机学院;
【基金】：河南省重点科技攻关项目(批准号:162102210365)
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2298670