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基于TCM-KNN和遗传算法的网络异常检测技术
Network anomaly detection based on TCM-KNN and genetic algorithm
【摘要】 提出了一种基于TCM-KNN的网络异常检测新方法,并采用遗传算法选择使用少量高质量的训练样本进行建模,从而有效地对入侵进行检测。大量基于著名的KDD Cup 1999数据集的实验表明:其相对于传统的异常检测方法在保证较高检测率的前提下,有效地降低了误报率;并且,在采用选择后的训练集优化处理后,其性能没有明显的削减,因而相对于传统方法更为适用于现实的网络应用环境。
【Abstract】 A network anomaly detection scheme based on TCM-KNN algorithm was proposed.Moreover,genetic algo-rithm(GA) based instance selection was introduced to boost the detection performance,meanwhile reduce the computa-tional cost for TCM-KNN.A series of experimental results demonstrate the proposed method is effective,the instance se-lection mechanism also improves TCM-KNN and makes it be a good candidate for anomaly detection in practice.
【关键词】 网络安全；
异常检测；
TCM-KNN算法；
遗传算法；
样本选择；
【Key words】 network security； anomaly detection； TCM-KNN algorithm； generic algorithm； instance selection；
【Key words】 network security； anomaly detection； TCM-KNN algorithm； generic algorithm； instance selection；
【基金】 国家重点基础研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(2007CB311100)~~
- 【文献出处】 通信学报 ,Journal on Communications , 编辑部邮箱 ,2007年12期
- 【分类号】TP18;TP393.08
- 【被引频次】23
- 【下载频次】347