基于特征压缩与分支剪裁的网络异常检测算法

摘要：

提出一种改进的直推式网络异常检测算法,利用K-L 变换降低计算欧氏距离特征向量的维数,采用分支限界树剪裁减少欧氏距离的计算次数.基于KDD CUP99 数据集的实验验证了改进算法能提高网络异常检测的实时性,通过与基于单类支持向量机的异常检测算法的性能对比结果表明,改进算法在保证一定误报率的情况下具有较高的检测率.

关键词：网络安全、异常检测、K-L变换、分支限界树

所属期刊栏目：36

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：电子信息产业发展基金资助项目"大唐入侵防御系统"信部运[2007]329;国家"242"信息安全计划基金资助项目"网络安全态势感知与趋势分析系统"2006C27

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：137-139