基于决策树的网络流量异常分析与检测

摘要：

针对现有网络流量异常检测方法准确率较低的问题,提出基于决策树的网络流量异常分析与检测方 法.研究网络流量结构特征及流量异常的交叉熵表示方法.采用C4.5算法建立决策树模型,将具有连续性的属性值离散化,根据最大信息增益 比逐层选取分类属性,依此规则对流量数据进行分类.实验结果表明,当该方法的检测准确率达90％以上时,误报率可控制在5％以内,与同类方法相比能更准确地发现网络流量异常并进行分类.

关键词：异常检测、异常分类、网络流量特征、交叉熵、决策树、C4.5算法

所属期刊栏目：38

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：全军军事学研究生课题基金资助项目2010JY0698-403

在线出版日期：2012-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：92-95