基于属性相似度云模型的网络异常检测

针对网络异常检测虚警率偏高的问题，提出了一种基于属性相似度云模型的网络异常检测新方法。基于各属性对分类的不同贡献，结合数据对象空间和属性空间的相似度概念，给出了属性相似度和属性权重的计算方法，该方法可降低网络数据空间的维数，提高目标识别的准确率。试验表明，该方法具有先验知识需求少和参数容易确定的优点，能比较准确地检测出对网络数据的异常行为。