【摘 要】
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互联网技术的不断普及,给人们带来了便利的同时也带来了挑战。由于网络安全事件的频繁发生,急需构建高效的流量异常检测模型并将其应用到网络安全领域中解决网络入侵问题。网络流量数据的样本不仅种类繁杂和数据量庞大,而且存在数据不平衡和特征维度高的问题。为了解决上述问题,论文的工作如下。首先,本文采用Boderline-SMOTE少数类数据合成方法,解决网络流量数据集中存在的数据不平衡问题。在网络流量数据中,
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互联网技术的不断普及,给人们带来了便利的同时也带来了挑战。由于网络安全事件的频繁发生,急需构建高效的流量异常检测模型并将其应用到网络安全领域中解决网络入侵问题。网络流量数据的样本不仅种类繁杂和数据量庞大,而且存在数据不平衡和特征维度高的问题。为了解决上述问题,论文的工作如下。首先,本文采用Boderline-SMOTE少数类数据合成方法,解决网络流量数据集中存在的数据不平衡问题。在网络流量数据中,各种网络攻击类别的数量存在很大差异,在模型的训练过程中容易造成过拟合问题。Boderline-SMOTE方法在少数类边界处对少数类进行数据合成,实现数据的平衡化。其次,本文整合Relief F算法和遗传算法（GA）算法,提出一种基于Relief F-GA的双重式特征选择方法,解决网络流量数据特征维度高的问题。该方法使用Relief F算法,根据各个特征和类别的相关性赋予特征不同的权重,把特征按照权重排序,挑选出权重值排名中前k个特征作为特征子集。但是Relief F算法只考虑特征与类别的相关性,未考虑特征间的冗余,为了解决特征间的冗余的问题,使用基于遗传算法包裹式特征选择方法针对每种网络行为的筛选出最优的特征子集。再次,本文提出网络流量异常检测模型BRG-FLGBM,使用聚焦损失函数（Focalloss）优化的light GBM算法FL-light GBM作为多分类器,使模型BRG-FLGBM在训练过程中不断调整网络流量数据的权重,使模型在训练过程中更加关注难分样本,提升模型的准确率。同时使用贝叶斯优化算法对light GBM模型进行自动调参。最后,在NSL-KDD数据集上进行网络流量异常检测仿真实验,并将实验得到的结果与现有的网络流量异常检测模型对比,实验结果证明所提出的模型在网络流量异常检测方面的高效性。
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