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基于特征选择的物联网设备流量异常检测算法
被引量：
12
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作者
刘祥军
江凌云
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第8期2153-2161,共9页
针对近年来物联网设备频繁受到僵尸网络(Botnet)攻击的问题,提出一种基于随机森林(random forests,RF)的包裹式特征选择方法RFCVFS(random forests cross validation feature selection),通过筛选合适的特征降低待检测数据的维度,达到...
针对近年来物联网设备频繁受到僵尸网络(Botnet)攻击的问题,提出一种基于随机森林(random forests,RF)的包裹式特征选择方法RFCVFS(random forests cross validation feature selection),通过筛选合适的特征降低待检测数据的维度,达到提高模型检测效率的目的。实验结果表明,使用RFCVFS为9台不同的物联网设备分别筛选出有效特征并组成待检测数据,模型的训练时间最大降低82.67%,检测时间最大降低28.49%;对比PCA(principal component analysis)方法,其检测结果的准确率、真正率、F1、AUC(area under curve)分别最大可以高出13.82%、0.48%、7.63%、29.51%。
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关键词
僵尸网络
流量特征
特征选择
异常检测
随机森林
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题名
基于特征选择的物联网设备流量异常检测算法
被引量：
12
1
作者
刘祥军
江凌云
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
江苏省物联网技术与应用协同创新中心智慧家居安防分中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第8期2153-2161,共9页
基金
江苏省重点研发基金项目(BE2020084-4)。
文摘
针对近年来物联网设备频繁受到僵尸网络(Botnet)攻击的问题,提出一种基于随机森林(random forests,RF)的包裹式特征选择方法RFCVFS(random forests cross validation feature selection),通过筛选合适的特征降低待检测数据的维度,达到提高模型检测效率的目的。实验结果表明,使用RFCVFS为9台不同的物联网设备分别筛选出有效特征并组成待检测数据,模型的训练时间最大降低82.67%,检测时间最大降低28.49%;对比PCA(principal component analysis)方法,其检测结果的准确率、真正率、F1、AUC(area under curve)分别最大可以高出13.82%、0.48%、7.63%、29.51%。
关键词
僵尸网络
流量特征
特征选择
异常检测
随机森林
Keywords
botnet
traffic characteristics
feature selection
anomaly detection
random forest
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征选择的物联网设备流量异常检测算法
刘祥军
江凌云
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
12
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