基于在线特征选择的网络流异常检测

发布时间：2019-06-10 07:44

【摘要】：针对传统批处理特征选择方法处理大规模骨干网数据流存在时间和空间的限制,提出基于在线特征选择(online feature selection,OFS)的网络流异常检测方法,该方法将在线思想融入线性分类模型,在特征选择过程中,首先使用在线梯度下降法更新分类器,并将其限制在L1球内,然后用截断函数控制特征选择的数量。研究结果表明,提出的方法能充分利用网络流的时序性特点,同时减少检测时间且准确率和批处理方法相近,能满足网络流异常检测的实时性要求,为网络流分类和异常检测提供一种全新的思路。
[Abstract]:Aiming at the limitation of time and space in dealing with large-scale backbone network data stream by traditional batch feature selection method, a network flow anomaly detection method based on online feature selection (online feature selection,OFS (online feature selection) is proposed. In this method, the online idea is integrated into the linear classification model. In the process of feature selection, the online gradient drop method is used to update the classifier and limit it to the L _ 1 sphere, and then the number of feature selection is controlled by truncation function. The results show that the proposed method can make full use of the timing characteristics of network flow, reduce the detection time and the accuracy is similar to the batch method, and can meet the real-time requirements of network flow anomaly detection. It provides a new idea for network flow classification and anomaly detection.
【作者单位】： 解放军理工大学指挥信息系统学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61473149)
【分类号】：TP393.08

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 叶麟;张宏莉;何慧;;基于主成分分析的网络流相关性研究[J];计算机工程;2007年12期

2 黄月芳,史定华;网络流中反馈优先的策略[J];电子学报;2004年05期

3 李周平;韩景倜;;网络流驱动的复杂输运网络演化模型[J];计算机工程与应用;2012年24期

4 李卫;边江;王盈;;动态网络流分类研究[J];电子科技大学学报;2007年S3期

5 赖宏图;;一种远程的大流量网络流特征分析预处理模型[J];科学技术与工程;2010年02期

6 秦华;张书杰;;网络流行为模式和分类方法[J];北京工业大学学报;2007年11期

7 陶钢;;网络流管理实现方法[J];河南科技;2009年02期

8 胡金初;;网络流算法的分析及研究[J];计算机科学;2009年01期

9 张梅琼;;基于三因子的网络流处理模型[J];福建电脑;2010年09期

10 陈际平;;网络流优化的快速数值逼近算法Ⅱ[J];云南大学学报(自然科学版);2006年05期

相关重要报纸文章 前1条

1 ;赛门铁克ManHunt 网络猎手[N];计算机世界;2003年

相关硕士学位论文 前10条

1 吴辉;基于模糊K-Means的网络流分类系统研究与实现[D];广东工业大学;2016年

2 李丹丹;基于网络流行为的网络流分类技术研究[D];哈尔滨理工大学;2015年

3 蒋晓路;网络流特征的时频分析及其应用研究[D];电子科技大学;2014年

4 戚玉娥;基于网络流的流量异常检测研究[D];山东师范大学;2009年

5 王建敏;用优化的正则表达式引擎进行快速网络流分类[D];中国科学技术大学;2015年

6 樊炼;基于消息统计值的网络流分类研究[D];华中科技大学;2008年

7 杨嘉佳;高速网络流过滤关键技术研究与应用[D];长沙理工大学;2014年

8 叶麟;基于网络流相关性的大规模网络异常发现技术研究[D];哈尔滨工业大学;2006年

9 张洛什;基于Cavium平台的网络流分类系统的设计与实现[D];哈尔滨理工大学;2011年

10 赵伟;基于网络流特征的P2P网络流量分类文学研究[D];西安电子科技大学;2013年

，

本文编号：2496294