【摘 要】
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网络行为特征作为网络运行过程中的采集信息,是网络管理和安全状态检测的重要信息来源,往往表现为高维的时间序列数据集合。通过对网络行为特征的研究分析可以在一定程度上评价当前网络的运行情况,对于网络安全的保障具有重要的现实意义。然而,现有的研究方法难以完全满足高维度、成分复杂的网络行为特征时间序列分析需求,重点表现在两个方面:第一,现有的公开数据集往往时间周期短、样本数量不足;第二,针对多维特征的异常分
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网络行为特征作为网络运行过程中的采集信息,是网络管理和安全状态检测的重要信息来源,往往表现为高维的时间序列数据集合。通过对网络行为特征的研究分析可以在一定程度上评价当前网络的运行情况,对于网络安全的保障具有重要的现实意义。然而,现有的研究方法难以完全满足高维度、成分复杂的网络行为特征时间序列分析需求,重点表现在两个方面:第一,现有的公开数据集往往时间周期短、样本数量不足;第二,针对多维特征的异常分类研究成果丰富,但针对复杂信号构成的时间序列异常检测研究不足。本文将网络行为特征作为高维时序数据进行研究分析,在预处理环节提出针对时序数据的特征选取方法和数据增强方法,在异常检测环节将信号分解技术与广义似然比检验相结合,用于检测网络行为特征中所反应的异常状况。本文提出的方法由时序数据预处理技术、数据增强技术与基于多尺度分解时序分析技术三部分组成。在对于时序数据的预处理方面,本文提出了基于Light GBM与交叉验证的特征选择算法,通过对时序数据的特征重要度进行排序选取,以提高后续时序分析模型的适用性与准确度,有效缓解特征冗余现象。将筛选出的特征子集通过基于生成对抗网络的数据增强技术获得增强数据集,提高后续模型的检测能力,之后将网络行为特征作为信号来处理,采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN）将增强后的时序数据分解到不同时间尺度上,通过不同时间尺度的时序数据进行广义似然比检验,最终检测出时序数据中存在的异常。本文提出的多尺度时序分析方法将时序数据在不同信道的时空相关性有效结合,减缓了时序数据分布不平衡等现象,对时序特征进行有效提取。本文选用了三种不同网络环境下的时序数据集,通过对比实验证明本文所提方法不仅具有更低的误报率,而且具有更加精确的识别率。
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