文献类型：期刊文章

作　　者：李兴国[1,2,3] 王俊峰[2]

机构地区：[1]四川大学视觉合成图形图像技术国家重点学科实验室,四川成都610065 [2]四川大学计算机学院,四川成都610065 [3]四川大学信息管理中心,四川成都610065

出　　处：《计算机仿真》

年　　份：2017

卷　　号：34

期　　号：9

起止页码：386-389

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、核心刊

摘　　要：对无线网络数据的流量异常进行优化检测,能够有效识别无线网络存在的威胁。对异常数据流量的检测,需要计算少数类样本中每个样本的近邻,以计算的结果为依据设计分类器,完成对流量异常的检测。传统方法先利用多个特征对网络流量进行综合评判,引入自适应机制,但忽略了设计分类器,导致检测精度偏低。提出基于最近邻规则欠抽样方法的无线网络中数据流量异常优化检测方法。上述方法先依据信息熵技术确定网络流量中的异常点,依据主机的通信行为模式检测僵尸主机,利用最近邻规则欠抽样方法选取了多数类的一个子集来训练分类,引入核函数建立数据流量异常流量的最优分类面,计算少数类样本中每个样本的近邻,以计算的结果为依据设计分类器,利用分类器完成对无线网络中数据流量异常优化检测。实验结果表明,所提方法检测精度高,可以有效地完成对数据流量异常的在线检测。

关 键 词：无线网络 数据流量 异常检测

分 类 号：TP391]