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基于投影寻踪回归的网络异常检测机制研究

作 者: 李平
导 师: 徐兰芳
学 校: 华中科技大学
专 业: 计算机技术
关键词: 网络异常检测 投影寻踪回归 多元数据分析 数据预处理 遗传算法
分类号: TP393.08
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 6次
引 用: 0次
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内容摘要


随着现代互联网技术的飞速发展,网络出现故障的频率也大大增加,网络异常的检测面临更大地挑战,如何实时准确地检测并控制异常的传播成为网络安全研究的重点。异常检测主要是对网络运行情况进行不间断监测,并在发生异常时及时报警,它不仅能提高网络的可用性和可靠性,而且是网络管理员制定安全策略的重要依据。网络异常检测的基础是网络流,网络流呈现出突变性和多样性,导致了在当前网络异常检测方法中存在实时性差、资源消耗大、误报率和漏报率高等缺点。论文探讨了网络异常检测方法,建立了基于投影寻踪回归的网络异常检测机制。该机制主要分为学习和测试两个阶段。学习阶段可以在纯净的网络流中建立起正常数据的轮廓,当测试阶段数据的计算结果超出轮廓范围或者相对异常时,即可捕获异常。在轮廓的建立过程中使用了遗传算法,以更快地建立回归函数。投影寻踪主要对预处理后的高维数据进行投影降维分析,投影到低维子空间上,通过某种方法极大化(极小化)投影指标,找出最能反映数据特征结构的投影方向,计算出投影值后,在低维空间上进行分析,结果客观,干扰小。机制使用DARPA 1999数据集进行学习和测试,得到了多个网络异常报警。从评价工具获得的结果中可知,投影寻踪回归异常检测达到了较高的检测率和较低的误报率,尤其是对难以检测的异常,机制也达到了较高的检测率。实验结果表明,投影寻踪回归是一种行之有效的网络异常检测方法。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
1 绪论  8-15
  1.1 研究背景及意义  8-10
  1.2 国内外研究现状  10-13
  1.3 主要研究内容  13-14
  1.4 论文结构  14-15
2 网络异常检测技术  15-23
  2.1 网络安全现状  15-17
  2.2 网络特征  17-18
  2.3 网络异常分析  18-20
  2.4 网络异常检测方法  20-22
  2.5 小结  22-23
3 基于投影寻踪回归的网络异常检测模型设计  23-44
  3.1 可行性分析  23-29
  3.2 数据源  29-32
  3.3 数据预处理  32-36
  3.4 模型的建立  36-39
  3.5 遗传算法实数编码  39-42
  3.6 小结  42-44
4 实验与结果分析  44-57
  4.1 网络异常检测流程与步骤  44-46
  4.2 学习模块  46-49
  4.3 测试模块  49-50
  4.4 评价模块  50-51
  4.5 实验结果分析  51-55
  4.6 小结  55-57
5 总结  57-59
  5.1 论文的主要工作  57
  5.2 主要创新点  57-58
  5.3 研究展望  58-59
致谢  59-60
参考文献  60-64
附录1 主要代码  64-71

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络安全
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