【摘 要】
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随着网络安全领域研究的不断深入,研究者提出了各种类型的流量异常检测方法,基于分类的方法是其中很重要的一类.但是因为网络环境的多样性和动态变化性,在训练数据集上具有很
【机 构】
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国防科学技术大学计算机学院,装备指挥技术学院
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随着网络安全领域研究的不断深入,研究者提出了各种类型的流量异常检测方法,基于分类的方法是其中很重要的一类.但是因为网络环境的多样性和动态变化性,在训练数据集上具有很高精度的检测系统实际部署时可能出现大量的误报.文中针对训练模型难于获取以及部署环境的动态变化性问题,对分类器的选择、使用和训练方法进行了研究.首先把网络流量数据投影到不同维度的Hash直方图上构建检测向量,在检测向量的基础上对比了各类分类器,选用能够处理高维数据、泛化能力强的SVDD进行异常检测;采用增减式在线训练算法对分类器进行不断训练,提高
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