基于相似计算和粗糙集的网络流量异常检测算法

"该文提出了一种新型的网络流量检测算法，旨在解决现有检测方法的局限性。通过相似计算算法，对单位时间内数据包的数量进行分析，判断是否存在异常。异常流量的判断则依赖于粗糙集理论中的决策系统，用于确定异常是由小型数据包还是其他类型数据包引起。文中采用了决策树算法作为决策系统的实现工具。实验结果证实，该算法不仅能够有效区分正常和异常网络流量，还能进一步判断流量异常的具体原因。关键词包括流量检测、粗糙集、相似计算、决策系统和决策树。" 文章详细介绍了针对网络流量检测的新算法，其主要目标是提高对网络流量异常的识别能力。首先，该算法运用了相似计算的方法，通过对单位时间内的数据包数量进行统计和比较，来评估这些数量是否符合正常模式，从而判断是否存在异常流量情况。这种方法有助于早期发现潜在的网络安全问题，如DDoS攻击或非法入侵。 其次，当检测到数据包数量异常时，算法引入了粗糙集理论的决策系统。粗糙集理论是一种处理不完全信息的数学工具，它在本文中的应用是确定异常流量是由大量小型数据包造成的，还是由于其他类型的数据包异常导致。这一步骤对于准确识别流量异常的来源至关重要，因为不同的异常源头可能需要采取不同的应对策略。 为了实现这个决策系统，作者选择了决策树算法。决策树是一种常用的数据挖掘技术，可以将复杂的问题转化为一系列简单的决策规则。在这里，决策树帮助系统根据数据包的特征和行为模式，自动化地做出是否异常以及异常原因的判断。 实验结果表明，所提出的检测算法具有较高的准确性和实用性。不仅能有效地区分正常流量和异常流量，还能进一步解析出导致流量异常的具体原因，这对于网络安全管理和防护具有重要意义。该研究对于优化网络监控、预防和应对网络攻击提供了新的思路和技术手段。 该论文提出的网络流量检测算法结合了相似计算、粗糙集决策系统和决策树算法，形成了一套完整的异常流量识别和原因分析框架。这为未来的网络流量监测和安全防御研究提供了新的参考和实践基础。