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一种基于网络流量的多层异常检测方法
- 专利权人:
- 北京理工大学;燕山大学
- 发明人:
- 胡昌振,任家东,王倩,刘新倩,单纯,赵小林
- 申请号：
- CN201810434106.0
- 公开号：
- CN108632279A
- 申请日:
- 2018.05.08
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 代丽`仇蕾安
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于网络流量的多层异常检测方法。使用本发明能够很好地检测出小流量攻击行为，检测正确率高，且能适应不同的数据集。本发明首先在数据预处理阶段，将符号属性采用二进制表示，消除了传统的数值大小对分类的负面影响，且将数据集的属性集升高到一个较高的维度，使得后续的数据分类效果更加准确；然后采用降维方法提取特征，降低了数据量，使得后续步骤能够运行速度更快、内存消耗更低；随后，采用KNN离群点检测方法和遗传算法的结合方法进行数据选择，使得不同类别的数据量更加平衡，每类数据之间分离的尽可能远，分类结果更加公平；最后，利用构建的多层分类器，能够更为准确地将大流量攻击、小流量攻击识别出来。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
