基于尖点突变模型的IP网络异常行为检测方法

• 作者: 张敏 徐杰 胡武生 阳小龙 隆克平
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 尖点突变 IP网络 Kdd-Cup 99数据集
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 892-897
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4956字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.017

摘要

由于数据挖掘、贝叶斯等传统异常检测方法仅依据网络正常行为特征而没考虑异常行为特征,致使其异常检测率偏低和误报率偏高,该文基于尖点突变模型而针对性地提出了一种新的IP网络异常行为描述模型及其检测机制.它们充分利用了尖点突变模型的多稳态性和突变性,准确地描述了网络正常行为特征和异常行为特征.最后以Kdd-Cup 99数据集为例,对比了不同机制的异常检测性能,结果显示,与贝叶斯BN和决策树C4.5等机制相比,所提出的检测机制在检测率和误报率方面都有所优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张敏	北京科技大学计算机与通信工程学院	40	184	7.0	11.0
3	徐杰	电子科技大学通信与信息工程学院	4	16	3.0	4.0
4	隆克平	北京科技大学计算机与通信工程学院	16	96	6.0	9.0
7	阳小龙	北京科技大学计算机与通信工程学院	18	121	6.0	10.0
8	胡武生	北京科技大学计算机与通信工程学院	1	1	1.0	1.0