大数据环境下的网络流量异常检测研究

摘要：

针对传统模型的网络流量异常检测正确率低,检测时间长的难题,设计了一种大数据环境下的网络流量异常检测模型.首先,对网络流量异常检测的研究现状进行分析,找到引起当前检测模型不足的原因;然后,采用HDOOP平台设计基于最小二乘支持向量机的网络流量异常检测模型;最后,在Maltab 2014平台下进行网络流量异常检测实验.实验结果表明,该模型可以准确对网络流量异常现象进行检测,获得了比其他模型更优的网络流量异常检测结果,具有更高的实际应用价值.

关键词：网络安全、流量异常检测、HDOOP平台、最小二乘支持向量机、大数据环境、检测模型

所属期刊栏目：41

分类号：TN915.08-34;TP392

资助基金：贵州省科学技术联合基金项目黔科合LH字[2016]7023号 Project Supported by Science and Technology Cooperation Project of Guizhou Province LH [2016] 7023

在线出版日期：2018-02-01（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：84-87