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现有的异常流量根源分析技术大多需要人工干预,对异常事件的分类效果不佳。为此,提出基于层次聚类的流量异常分类算法TAC HC,通过特征属性的训练过程逐步建立分类树,把相似的异常嵌入到子树中,在未知数据集聚类数目的情况下对新的异常进行分类。仿真结果表明,TAC HC算法的分类平均准确率达到89%,对网络扫描这类小异常事件的分类精确率也能达到95.3%。