本發明公開了一種基于聯合特征選擇的網絡流量異常檢測方法,主要解決現有網絡流量異常檢測方法檢測準確率低及性能較差的問題,其方案包括:采集網絡流量數據,進行數據預處理;對預處理后的網絡流量數據進行特征選擇,得到相關性最大和互信息最大的特征序列集合;對兩個特征序列集合進行特征集成,得到特征篩選集合;利用特征篩選集合對網絡流量數據進行特征篩選,并生成訓練樣本集和測試樣本集;構建隨機森林分類模型,并對其進行訓練;將測試樣本集輸入到訓練好的隨機森林分類模型中,得到檢測結果。本發明由于綜合考慮了屬性特征和類別特征的相關性和互信息,提高了檢測準確率和性能,可用于故障檢測、惡意軟件檢測、數據外泄及惡意挖礦。
聲明:
“基于聯合特征選擇的網絡流量異常檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)