基于熵和SVM多分类器的异常流量检测方法

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：随着大数据时代的到来,各种数据挖掘和机器学习方法被广泛地应用于异常流量检测。文中针对异常流量检测方法展开研究,提出了一种基于熵和改进的SVM多分类器的异常流量检测方法。该方法用熵值对网络流量的各个属性进行量化,将异常流量检测问题抽象为对不同类型流量的分类问题,并对传统的一对其余SVM多分类器进行改进。使用改进SVM多分类器对熵值量化后的流量进行分类判决,根据分类结果捕获异常。将该方法应用于实际的异常流量检测系统,并进行测试,结果表明,该方法对网络中常见的异常流量有很好的检测效果。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97969A/201603/668092197.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：流量检测 分类器 多分类 SVM 大数据时代 异常检测 信息熵 一对其余 分类