基于数据挖掘的光网络异常行为检测研究

作者：周丽; 秦香春

来源：激光杂志, 2022, 43(10): 120-125.

DOI：10.14016/j.cnki.jgzz.2022.10.120

• 数据挖掘
• 光网络
• 网络异常
• 检测
• 聚类算法

针对现有光网络异常检测方法效率和精度较低、虚警概率较高的问题，对基于数据挖掘的光网络异常行为检测进行研究。根据多个采集通道获取光纤传感网络信息，并完成缺失值处理、冗余特征约简，以及数据归一化操作。利用碰撞思维，提取光网络异常特征数据。以K-means聚类算法为核心，构建数据挖掘异常检测模型，通过持续迭代计算获取检测结果。采用可视化技术，将光网络异常行为检测结果在前端窗口展示，便于工作人员操作和观察。实验结果表明：引入碰撞思维的设计检测方法，提升了原有光网络异常特征提取准确性，与现有前沿文献检测方法对比，使得虚警概率均值降低了17%、22%。

• 单位
  国网江苏省电力公司; 淮阴工学院