基于主成分分析禁忌搜索和决策树分类的异常流量检测方法

摘要

真实网络流量包括大量特征属性,现有基于特征分析的异常流量检测方法无法满足高维特征分析要求.提出一种基于主成分分析和禁忌搜索(PCA-TS)的流量特征选择算法结合决策树分类的异常流量检测方法,通过PCA-TS对高维特征进行特征约减和近优特征子集选择,为决策树分类方法提供有效的低维特征属性,结合决策树分类精度和处理效率高的优点,采用半监督学习方式进行异常流量实时检测.实验表明,与传统异常检测方法相比,此方法具有更高的检测精度和更低的误检率,其检测性能受样本规模影响较小,且对未知异常可以进行有效检测.