基于直推式方法的网络异常检测方法

网络异常检测技术是入侵检测领域研究的热点和难点内容,目前仍然存在着误报率较高、对建立检测模型的数据要求过高、在复杂的网络环境中由于"噪音"的影响而导致检测率不高等问题.基于改进的tcm-knn(transductiveconfidencemachinesfork-nearestneighbors)置信度机器学习算法,提出了一种网络异常检测的新方法,能够在高置信度的情况下,使用训练的正常样本有效地对异常进行检测.通过大量基于著名的kddcup1999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.另外,在训练集有少量"噪音"数据干扰的情况下,其仍能保证较高的检测性能;并且在采用"小样本"训练集以及为了避免"维灾难"而进行特征选取等优化处理后,其性能没有明显的削减.