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基于S-UBayFS特征选择的网络流量异常检测方法
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作者 王文强 王传合 +2 位作者 燕波 孙小杰 刘鹏 《微型电脑应用》 2024年第5期28-32,共5页
研究网络流量异常检测的方法,针对传统机器学习方法的局限性,提出一种基于S-UBayFS-GRU的检测算法。该算法分为3个步骤:利用SNHA算法从大量的网络流量特征中筛选出有因果关系的特征,形成“关联链”;利用“关联链”和网络安全领域知识,... 研究网络流量异常检测的方法,针对传统机器学习方法的局限性,提出一种基于S-UBayFS-GRU的检测算法。该算法分为3个步骤:利用SNHA算法从大量的网络流量特征中筛选出有因果关系的特征,形成“关联链”;利用“关联链”和网络安全领域知识,给特征赋值权重和侧面约束,用UBayFS算法进行特征选择,降低特征维度,提高特征质量;利用GRU循环神经网络对筛选后的特征进行学习和预测,实现网络流量异常检测。实验结果表明,提出的S-UBayFS-GRU算法在各项评价指标上均优于其他方法。 展开更多
关键词 网络异常流量检测 SNHA 关联链 ubayfs GRU
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