基于ADMM算法的網(wǎng)絡(luò)流量分析及異常檢測研究.pdf

1、隨著計算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，人們在享受著互聯(lián)網(wǎng)帶來便捷服務(wù)的同時，也面臨著網(wǎng)絡(luò)入侵和計算機(jī)犯罪的風(fēng)險。網(wǎng)絡(luò)流量分析作為計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)研究的前沿?zé)狳c(diǎn)問題之一，對于提高網(wǎng)絡(luò)性能，了解網(wǎng)絡(luò)行為，保障網(wǎng)絡(luò)安全有著重大的意義及應(yīng)用價值。當(dāng)前，在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營和管理中產(chǎn)生了海量的流量數(shù)據(jù)，迫切需要對這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理以保證廣大用戶的信息安全。在當(dāng)前的研究中，主成分分析法被廣泛的應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)流量的分析與檢測中，但此方法仍存在著一定的局限性，

2、并不能完全準(zhǔn)確直觀的分析是否存在網(wǎng)絡(luò)攻擊。此外，有相關(guān)文獻(xiàn)提出了基于加速近端梯度算法的網(wǎng)絡(luò)流量分解模型，該方法能夠有效的檢測網(wǎng)絡(luò)中存在的異常行為。
　　本文提出了一種基于交替方向乘子法的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的矩陣分解模型，并基于該模型對網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分析，以確定網(wǎng)絡(luò)中是否存異常。本文采用了C＃和Matlab混合編程的方法對模型中的網(wǎng)絡(luò)異常檢測模塊編程實(shí)現(xiàn)，并選用KDDCup9910％數(shù)據(jù)集進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)異常檢測分析。實(shí)驗結(jié)果表明，無論大規(guī)模的正常