基于KNN的网络流量异常检测研究

• 作者: 张凡 高仲合 牛琨
• 来源期刊: 通信技术
• 关键词: 网络流量 异常检测 KNN算法 特征选择
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 安全与保密|Security & Privacy
• 页码范围: 1235-1239
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2021.05.029

摘要

互联网的不断发展和广泛使用给网络用户带来了极大的方便,但同时也使得网络安全形势变得越来越严峻.针对网络异常检测方法检测精度不高,网络环境动态不稳定的问题,提出了基于K-最近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)的网络流量异常检测算法.算法基于属性加权与距离加权组合加权的方法进行异常检测,其中使用随机森林算法进行特征选择并为特征赋予权重,样本距离采用高斯函数加权.最后采用KNN算法检测异常,经实验验证,本算法具有较好的检测效果和时效性.