基于熵和SVM多分类器的异常流量检测方法

发布时间：2017-12-01 09:01

  本文关键词：基于熵和SVM多分类器的异常流量检测方法

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【摘要】：随着大数据时代的到来,各种数据挖掘和机器学习方法被广泛地应用于异常流量检测。文中针对异常流量检测方法展开研究,提出了一种基于熵和改进的SVM多分类器的异常流量检测方法。该方法用熵值对网络流量的各个属性进行量化,将异常流量检测问题抽象为对不同类型流量的分类问题,并对传统的一对其余SVM多分类器进行改进。使用改进SVM多分类器对熵值量化后的流量进行分类判决,根据分类结果捕获异常。将该方法应用于实际的异常流量检测系统,并进行测试,结果表明,该方法对网络中常见的异常流量有很好的检测效果。
【作者单位】： 北京交通大学电子信息工程学院;
【基金】：国家重大专项(2013ZX03006002) 国家自然科学基金资助项目(61471029) 北京市自然基金“面上”项目(4132053) 基本科研业务费(2014JBM012)
【分类号】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 0引言异常流量检测是网络安全监管系统的重要组成部分,它通过监测和分析网络流量,发现和判别网络中的异常行为,帮助网络管理员及时采取有效的措施填补系统漏洞,保障系统安全。在异常流量检测方法的相关研究中,网络流量的特征量化问题一直广受关注[1-3]。香农将熵的概念引入信

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8 朱勇,虞鹤松,徐yNU，

本文编号：1240538