基于机器学习的网络异常流量检测方法

发布时间：2017-07-07 04:01

  本文关键词：基于机器学习的网络异常流量检测方法

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【摘要】：研究一种基于机器学习的网络异常流量检测方法。使用改进型ANFIS算法作为建立的网络异常流量检测方法的核心算法。由于传统的神经网络算法使用的梯度下降算法在实际应用时,存在易陷入局部极小值,训练效率低下等问题,因此研究的改进型ANFIS算法使用附加动量算法修正模型参数,使系统能够越过误差曲面的局部最小值。最后使用KDD CUP99数据库以及LBNL实验室测试的数据对改进型ANFIS算法和BP神经网络算法的检测方法进行性能测试。结果表明,使用改进型ANFIS算法检测系统的训练效率以及检测准确率均优于使用BP神经网络算法建立的模型。
【作者单位】： 云南经济管理学院;
【关键词】： 机器学习 ANFIS BP神经网络 网络异常流量检测
【分类号】：TP393.06;TP181
【正文快照】： 0引言随着互联网技术的飞速发展,互联网环境也逐渐变得复杂。网络中每时每刻充斥着大量的异常流量数据,威胁着人们的计算机安全,小到个人财产安全,大到国家安全。目前现实的复杂网络中的异常流量种类较多,有Alpha Anomaly异常流量、DDos异常流量、Port Scan异常流量、Network

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本文编号：528731