面向流量异常检测的特征优化高斯混合模型

摘要

针对流量异常的快速准确检测问题,通过对特征的优化提取,选择计算复杂度较低且能有效拟合正常流量分布的高斯混合模型进行异常检测。方法首先提取流量时间窗口内的多层次多粒度特征,更加细致地刻画流量信息;其次,采用PCA降维算法降低特征的维度和去冗余;最后,基于高斯混合模型建立单分类器对流量进行分类。实验结果表明,在保证检测精度等性能指标相近的情况下,本文所提方法与同类方法相比,计算速度提高约40%。