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基于降维的骨干网流量异常检测研究
随着互联网的发展，网络安全问题愈加突出，各种类型的网络攻击也随之不断涌现。针对网络攻击的各种安全措施在不断地加强，然而依靠传统的基于规则或黑名单的检测方法往往难以有效检测出新型网络攻击。因此，基于机器学习的流量异常检测成为了当下主流的检测方法之一。而如何提高流量异常检测准确率、降低误报率成为了当前流量异常检测研究的热点问题。
目前，网络流量数据量越来越大，检测实时性和准确性的要求也越来越高。针对这一问题，本文提出一种基于降维的骨干网流量异常检测方法。该方法以骨干网作为检测对象，基于PCA（PrincipalComponentAnalysis）降维和IsolationForest异常检测算法进行流量异常检测。
（一）PCA降维
PCA是一种常用的数据降维算法，它可以将原始数据降维到低维空间，同时保持原始数据的大部分信息。在流量异常检测中，通过PCA降维可以将高维流量数据转换为低维数据，从而降低检测的计算复杂度，提高检测速度。
具体地，本文先对骨干网流量采集数据进行预处理，包括数据清洗、去除无关变量、处理缺失值等。然后对流量数据进行标准化处理，使得各个变量之间的重要性得到平衡。接着，采用PCA算法对标准化后的流量数据进行降维处理，得到降维后的数据集。对降维后的数据集进行特征值分析和特征向量挑选，选择前几个主成分对数据进行降维，以达到降维的效果。
（二）IsolationForest异常检测
IsolationForest是一种高效的异常检测算法，它通过构建随机森林，检测孤立样本来判断样本是否为异常数据。在流量异常检测中，采用IsolationForest算法可以有效地检测出流量中的异常数据，包括DoS、DDoS、PortScan等攻击类型。
具体地，本文先对降维后的数据进行随机森林建模，建立异常检测模型。对于新的流量数据，通过随机森林预测出其所在的叶子节点，在根据样本的孤立程度计算出其异常度得分，进而进行异常判定。
（三）实验结果
为验证本文提出的基于降维的骨干网流量异常检测方法的有效性，本文在NSL-KDD数据集上进行测试。测试结果表明，本文提出的方法可以有效地检测出网络攻击，包括DoS、DDoS、PortScan等攻击类型。同时，与其他常用的异常检测算法相比，本文方法具有较高的检测准确率和较低的误报率。
（四）总结
本文提出了一种基于降维的骨干网流量异常检测方法，该方法以PCA算法进行数据降维处理，以IsolationForest算法进行异常检测。实验结果表明，该方法具有较高的检测准确率和较低的误报率，可以适用于骨干网流量的实时异常检测。同时，该方法还具有较好的可扩展性，可以在其他数据集上进行进一步验证。