基于相对邻域熵的直推式网络异常检测算法

发布时间：2017-09-26 04:26

  本文关键词：基于相对邻域熵的直推式网络异常检测算法

  更多相关文章： 网络异常检测 直推式信度机 邻域关系 相对邻域熵 奇异值

【摘要】：为提高网络异常检测中数据对象异常程度的度量精度,降低复杂网络环境中噪声数据对于算法检测准确率的影响,将基于邻域关系定义的相对邻域熵引入到直推信度机的算法框架中,提出一种在相对领域熵基础上的直推式网络异常检测算法TCM-RNE。该算法利用相对邻域信息熵作为度量数据对象异常程度的工具,重新定义离群度,有效提高算法检测性能和抗噪性能。在KDD Cup数据集上的实验结果表明,与TCM-KNN算法相比,该算法在保证相同检测准确率的同时,降低了误测率,且在噪声干扰环境下具有更优的抗噪性能。
【作者单位】： 南昌大学计算机科学与技术系;江西工业工程职业技术学院;
【关键词】： 网络异常检测 直推式信度机 邻域关系 相对邻域熵 奇异值
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51367014,61070139) 江西省自然科学基金资助项目(20142BAB207011,20142BAB217016) 江西省青年科学家培养计划基金资助项目(20112BCB23004) 江西省科技支撑计划基金资助重点项目(20111BBE50008) 江西省教育厅科技计划基金资助项目(GJJ14770)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 中文引用格式:李向军,张华薇,郑思维,等.基于相对邻域熵的直推式网络异常检测算法[J].计算机工程,2015,41(8):132-139.英文引用格式:Li Xiangjun,Zhang Huawei,Zheng Siwei,et al.Transductive Network Anomaly Detection Algorithm Basedon Relative Neighborhood Entropy[J]

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本文编号：921492