基于投影尋蹤回歸的網絡異常檢測機制研究.pdf

1、隨著現代互聯網技術的飛速發(fā)展，網絡出現故障的頻率也大大增加，網絡異常的檢測面臨更大地挑戰(zhàn)，如何實時準確地檢測并控制異常的傳播成為網絡安全研究的重點。異常檢測主要是對網絡運行情況進行不間斷監(jiān)測，并在發(fā)生異常時及時報警，它不僅能提高網絡的可用性和可靠性，而且是網絡管理員制定安全策略的重要依據。網絡異常檢測的基礎是網絡流，網絡流呈現出突變性和多樣性，導致了在當前網絡異常檢測方法中存在實時性差、資源消耗大、誤報率和漏報率高等缺點。
　　

2、 論文探討了網絡異常檢測方法，建立了基于投影尋蹤回歸的網絡異常檢測機制。
　　 該機制主要分為學習和測試兩個階段。學習階段可以在純凈的網絡流中建立起正常數據的輪廓，當測試階段數據的計算結果超出輪廓范圍或者相對異常時，即可捕獲異常。
　　 在輪廓的建立過程中使用了遺傳算法，以更快地建立回歸函數。投影尋蹤主要對預處理后的高維數據進行投影降維分析，投影到低維子空間上，通過某種方法極大化（極小化）投影指標，找出最能反映數據特征結