基于在線特征選擇的網絡流異常檢測
摘要：針對傳統批處理特征選擇方法處理大規模骨干網數據流存在時間和空間的限制,提出基于在線特征選擇（online feature selection,OFS）的網絡流異常檢測方法,該方法將在線思想融入線性分類模型,在特征選擇過程中,首先使用在線梯度下降法更新分類器,并將其限制在L1球內,然后用截斷函數控制特征選擇的數量。研究結果表明,提出的方法能充分利用網絡流的時序性特點,同時減少檢測時間且準確率和批處理方法相近,能滿足網絡流異常檢測的實時性要求,為網絡流分類和異常檢測提供一種全新的思路。
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