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基于主成分分析禁忌搜索和决策树分类的异常流量检测方法
冶晓隆 兰巨龙 郭通
计算机应用
2013, 33 (10):
2846-2850.
真实网络流量包括大量特征属性，现有基于特征分析的异常流量检测方法无法满足高维特征分析要求。提出一种基于主成分分析和禁忌搜索(PCA-TS)的流量特征选择算法结合决策树分类的异常流量检测方法，通过PCA-TS对高维特征进行特征约减和近优特征子集选择，为决策树分类方法提供有效的低维特征属性，结合决策树分类精度和处理效率高的优点，采用半监督学习方式进行异常流量实时检测。实验表明，与传统异常检测方法相比，此方法具有更高的检测精度和更低的误检率，其检测性能受样本规模影响较小，且对未知异常可以进行有效检测
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