【摘 要】
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网络攻击聚类是面向无标签数据场景的重要分类技术。在实际应用环境中,存在大量未标记的网络数据。通过设计聚类算法,可以有效的对这类数据的安全性进行无监督检测,t-SNE算法
【机 构】
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中国科学院声学研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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中科院声学所率先行动计划项目:端到端虚拟化关键技术研究与系统研发(编号:SXJH201609)
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网络攻击聚类是面向无标签数据场景的重要分类技术。在实际应用环境中,存在大量未标记的网络数据。通过设计聚类算法,可以有效的对这类数据的安全性进行无监督检测,t-SNE算法可以同时考虑数据的全局关系和局部关系,根据此特点本文选用该算法对网络攻击行为进行检测。为了适应于t-SNE算法,本文提出了一种适应的数据预处理方案。进行了基于一个公开网络攻击数据集的仿真实验,比较了t-SNE算法与主成份分析(PCA)和自动编码(auto-encoder)的性能差距。实验表明,t-SNE算法具有较好的网络攻击行为的聚类效果。
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