计算机工程

作者：陈良臣, 高曙, 刘宝旭, 陶明峰

单位：1. 武汉理工大学 计算机科学与技术学院, 武汉 430063;2. 中国科学院信息工程研究所, 北京 100049;3. 中国劳动关系学院 应用技术学院, 北京 100048;4. 国网山东省电力公司 淄博供电公司, 山东 淄博 255000

关键词：网络异常检测,流量维数约简,流量特征提取,流量特征选择,网络空间安全

基金：国家自然科学基金（61802404，61602470）；国家信息安全专项（发改办高技[2015]289号）；中国科学院战略性先导C类课题（XDC020400100）；中国劳动关系学院科研项目（20XYJS003，20ZYJS017）；北京市科委重点研究项目（D181100000618003）；中国科学院网络测评技术重点实验室基金；网络安全防护技术北京市重点实验室基金。

对包含大流量数据的高维度网络进行异常检测，必须加入维数约简处理以减轻系统在传输和存储方面的压力。介绍高速网络环境下网络流量异常检测过程以及维数约简方式，阐述流量数据常用特征和维数约简技术研究的最新进展。针对网络流量特征选择和流量特征提取2种特征降维方式，对现有算法进行归纳分类，分别描述算法原理及优缺点。此外，给出维数约简常用的数据集和评价指标，分析网络流量异常检测中维数约简技术研究面临的挑战，并对未来发展方向进行展望。

来源：2020年第2期

《计算机工程》期刊编辑部

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