基于大数据挖掘的网络流量异常检测算法

摘要：

当前检测网络中存在的异常流量是防止异常流量攻击网络的有效策略之一.本文首先建立了网络流量稳态模型,挖掘并剔除了了网络流量中存在的坏数据.然后通过S变换及其逆变换重构网络流量数据,提高了检测精度.最后,提取网络流量特征,在此基础上完成了网络流量异常检测.实验结果表明,所提方法可适用于不同类型网络流量的异常检测,具有良好的检测性能.

关键词：大数据挖掘、稳态模型、S变换、特征提取、网络流量异常检测

所属期刊栏目：6

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-12-30（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：82-84,89