Web用户异常行为检测的优化研究

• 作者: 王青松 李菲
• 来源期刊: 辽宁大学学报（自然科学版）
• 关键词: 异常行为检测 Relief-F算法 决策树模型 混淆矩阵
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 74-81
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

为了优化对于Web日志记录的用户异常行为的检测能力,提出一种基于决策树算法的Web用户异常行为检测算法.从给定已有标签的数据集中,根据Relief-F算法来度量特征,引进混淆矩阵的概念选择合适的阈值 ε,选取比阈值大的统计量分量,其所对应的的特征组成用来训练学习器的特征集.将划分后的相关特征集利用C4.5算法构建模型,形成一种新的Web用户异常行为检测算法F C4.5算法.UNSW-NB 15数据集的实验表明,相比传统的几种数据分析算法,F C4.5算法分类效果最优,在KDD CUP1999数据集上验证了F C4.5算法降低了C4.5算法在构造树的复杂度,在Web用户异常行为检测中具有更高效的性能.