基于集成分类器的网络异常流量特征选择模型

• 作者: 杨碎明 曹雅蓉
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 集成分类器 网络异常流量 特征选择 信息熵 一次指数平滑法
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机应用|Computer Applications
• 页码范围: 34-37
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.20033/j.1003-7241(2022)04-0034-04

摘要

为解决传统网络异常流量特征选择方法存在的准确率与效率较低问题,提出一种基于集成分类器的网络异常流量特征选择模型设计方法.仿真实验中以误报率、阳性似然比、约登指数等作为评估指数指标,结果表明所提出的模型设计方法的各个指标数值均优于传统方法,证明该方法的计算速度较快、准确度较高.