论文研究基于迁移学习和DS理论的网络异常检测.pdf

对于分布不同或分布相似的未知类型的网络攻击，目前的异常检测技术往往不能达到预期的效果。针对上述问题，研究了一种基于迁移技术和D-S证据理论的网络异常检测方法。首先用迁移学习方法对已知网络攻击进行建模，此模型在构建时考虑了不同分布的异常攻击间的差异；然后用其训练得到的分类器对未知的网络行为进行分析，结合D-S证据理论，可以检测出分布不一致的未知攻击类型。实验结果表明，该方法泛化了传统的网络异常检测技术，对未知的网络异常有着较高的检测率。