基于改进聚类分析的网络流量异常检测方法

摘要：

针对传统基于聚类分析的网络流量异常检测方法准确性较低的问题,提出了一种基于改进k-means聚类的流量异常检测方法.通过对各类流量特征数据的预处理,使k-means算法能适用于枚举型数据检测,进而给出一种基于数值分布分析法的高维数据特征筛选方法,有效解决了维数过高导致的距离失效问题,并运用二分法优化K个聚簇的划分,减少了初始聚类中心选择对k-means算法结果的影响,进一步提高了算法的检测率.最后通过仿真实验验证了所提出算法的有效性.

关键词：网络安全、流量异常检测、聚类分析、k-均值算法

所属期刊栏目：1

分类号：TP309.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61100042;中国博士后基金资助项目2014M552656;湖北省自然科学基金资助项目2015CFC867

在线出版日期：2016-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：66-71