基于iForest和LOF的流量异常检测

杭菲璐; 郭威; 陈何雄; 张振红; 易东阳

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基于iForest和LOF的流量异常检测

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摘要

异常检测在现代大规模分布式系统的安全管理中起着重要作用,而网络流量异常检测则是组成异常检测系统的重要工具。网络流量异常检测的目的是找到和大多数流量数据不同的流量,并将这些离群点视为异常。由于现有的基于树分离的孤立森林(iForest)检测方法存在不能检测出局部异常的缺陷,为了克服这个缺陷,提出一种基于iForest和局部离群因子(LOF)近邻集成的无监督的流量异常检测方法。首先,改进原始的iForest与LOF算法,在提升检测精度的同时控制算法时间;然后分别使用两种改进算法进行检测,并将结果进行融合以得到最终的检测结果;最后在自制数据集上对所提方法进行有效性验证。实验结果表明,所提方法能够有效地隔离出异常,获得良好的流量异常检测效果。

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来源
《计算机应用研究》 |2022年第10期|3119-3123|共5页
作者
杭菲璐; 郭威; 陈何雄; 张振红; 易东阳;
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作者单位

云南电网有限责任公司信息中心;

电子科技大学网络与数据安全四川省重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
流量异常检测; 大规模多维数据; 孤立森林; 特征离群系数; 局部离群因子;

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