【摘 要】
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网络异常流量检测是保证网络信息安全的重要手段,准确、快速的检测出具体的异常流量类型对于维护网络安全至关重要。支持向量机（SVM）已经成为异常检测中一种常用的工具。然而,SVM多用于解决两类分类问题,无法识别异常流量的具体攻击类型,如何有效地将其推广到多类分类,并利用SVM实现异常流量的检测是一个重要研究问题。因此,针对上述问题,本文的主要研究工作如下。首先,本文具体分析了网络流量产生过程及其采集方
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网络异常流量检测是保证网络信息安全的重要手段,准确、快速的检测出具体的异常流量类型对于维护网络安全至关重要。支持向量机（SVM）已经成为异常检测中一种常用的工具。然而,SVM多用于解决两类分类问题,无法识别异常流量的具体攻击类型,如何有效地将其推广到多类分类,并利用SVM实现异常流量的检测是一个重要研究问题。因此,针对上述问题,本文的主要研究工作如下。首先,本文具体分析了网络流量产生过程及其采集方式,并进行了数据预处理,在此基础上,提出了一个特征选择算法MIREF。该算法先利用互信息算法计算每个特征的互信息系数,筛选出对分类有贡献的特征。然后在新生成的特征子集上采用基于随机森林的递归特征选择算法,对特征进行二次筛选,选择出具有强区分力的组合特征子集。其次,本文改进了基于SVM的多层分类模型。寻找每个类别中心点,计算不同中心点之间的相似度,以此为依据判断不同类别的差异性,优先分类有区分度的类别,确定多层分类模型中各类别的最优分类顺序。再次,本文基于改进的多分类支持向量机,为异常流量检测构建适宜的检测模型,并提出了一种网络异常流量检测算法,以识别不同类型的异常流量。此方法能够提升稀有类的分类精度,为不同的检测任务提供统一的解决方案。最后,基于NSL-KDD与UNSW-NB15数据集,采用python语言进行实验。检验特征选择对检测精度的影响,以及异常流量检测模型的分类性能。同时,将本文方法与其它经典方法进行对比实验,并进行了结果分析。
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