基于信息熵與改進(jìn)SVM的異常流量檢測研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和信息技術(shù)隨時隨地都在發(fā)生著巨大的變化,上到國家下到人民越來越離不開網(wǎng)絡(luò)與計算機(jī),其為整個社會帶來的便利與價值也愈發(fā)重要。這樣的系統(tǒng)如果面臨安全的威脅而又無法防范,所造成的后果是可想而知的。在多種多樣的安全問題中,網(wǎng)絡(luò)流量異常問題與人們的生活、工作息息相關(guān)。因此異常流量檢測擔(dān)負(fù)著網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)防護(hù)的職責(zé)越來越受到整個網(wǎng)絡(luò)安全體系的重視。實時、無誤地檢測出異常流量對于整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全的維護(hù)工作來說是一項非常有效地保障。
　　 本

2、文介紹了當(dāng)前主流的多種網(wǎng)絡(luò)異常流量方法并作出了分析,了解到各個檢測方式的優(yōu)缺點(diǎn)與所需技術(shù),然后總結(jié)出異常檢測通用的模型。在分析了造成異常流量的多個主要因素之后,針對龐大的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與巨大的流量數(shù)據(jù),闡述其所需要的檢測方法,且要滿足檢測實時性及較高的準(zhǔn)確率。
　　 本文提出的是基于信息熵與改進(jìn)后SVM的異常流量檢測方法。在詳細(xì)介紹了信息熵的基礎(chǔ)知識之后,論證了信息熵應(yīng)用于異常流量檢測中具有其他方式所無法比擬的優(yōu)點(diǎn);然后闡述了支持向量