基于机器学习的网络异常流量检测方法研究

基于机器学习的网络异常流量检测方法 本文讨论了基于机器学习的网络异常流量检测方法，旨在解决当前网络环境中复杂的异常流量问题。该方法使用改进型ANFIS算法作为核心算法，能够检测到多种类型的异常流量，包括Alpha Anomaly、DDos、Port Scan、Network Scan、Worms和Flash Crowd等。 首先，本文介绍了网络异常流量的概念和类型。网络异常流量是指非正常的数据传输行为，可能会对计算机安全和国家安全造成威胁。常见的网络异常流量类型包括Alpha Anomaly、DDos、Port Scan、Network Scan、Worms和Flash Crowd等。 Alpha Anomaly异常流量是指高速点对点非正常数据传输行为，可能会导致网络拥堵和崩溃。DDos异常流量是指对目标地址的分布式拒绝服务攻击行为，可能会导致目标系统瘫痪。Port Scan异常流量是指针对容易受到攻击的端口进行扫描，可能会导致敏感信息泄露。Network Scan异常流量是指针对网络中的所有设备进行扫描，可能会导致网络瘫痪。Worms异常流量是指恶意程序的传播行为，可能会导致网络安全危机。Flash Crowd异常流量是指短时间内大量用户访问同一个网站，可能会导致网站瘫痪。 为了检测这些异常流量，需要使用机器学习算法对网络流量进行分析。机器学习算法可以根据历史数据对网络流量进行分类和预测，从而检测到异常流量。改进型ANFIS算法是基于神经网络算法的改进版本，使用附加动量算法修正模型参数，能够避免陷入局部极小值，提高检测效率和准确率。 最后，本文使用KDDCUP99数据集对基于机器学习的网络异常流量检测方法进行了实验，结果表明该方法能够检测到多种类型的异常流量，提高了检测效率和准确率。 本文提出的基于机器学习的网络异常流量检测方法能够检测到多种类型的异常流量，提高了网络安全性和可靠性，对于当前网络环境中的异常流量问题具有重要的理论和实践价值。