【摘 要】
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为提高细粒度网络流量异常检测准确率,提出一种基于特征选择的串并行相结合的网络流量异常检测方法。该方法提出异常流量粗粒度检测、异常流量类型细粒度检测两级结构,针对每
【基金项目】
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河南省基础与前沿技术研究计划基金资助项目(142300413201)
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为提高细粒度网络流量异常检测准确率,提出一种基于特征选择的串并行相结合的网络流量异常检测方法。该方法提出异常流量粗粒度检测、异常流量类型细粒度检测两级结构,针对每类流量的特点分别选择最优特征集进行异常检测,以提高检测准确率。首先使用一个二分类器对网络流量进行粗粒度检测,以快速区分正常和异常流量;然后采用多个二分类器并行检测与单个多分类器检测相结合的方式识别异常流量所属类型,避免串行检测方式错误累积效应,在提高检测准确率的同时缩短检测时间;最后基于Storm平台使用NSL-KDD数据集进行实验验证。结果表明
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