基于改进SVDD算法的网络数据流异常检测

作者：田睿芬; 程艳艳

来源：信息与电脑(理论版), 2023, 35(20): 214-216.

• 支持向量数据描述(SVDD)
• 网络数据流
• 异常检测

利用常规方法检测网络数据流异常存在检测效率低的问题，为此提出基于改进支持向量数据描述（Support Vector Data Description,SVDD）算法的网络数据流异常检测方法。首先，选取一对一的构造方法将通信网络异常流量数据分为两个类别；其次，根据数据流的处理标准和需求，采用聚类分析技术构建监测模型；最后，通过改进SVDD流量异常检测模型对经过聚类特征提取的数据进行识别和检测。实验结果表明，该方法的检测准确率均高于97.5%，检测耗时较短，优于对照组。

• 单位
  郑州工业应用技术学院