基于集成学习的物联网设备异常流量检测算法
Abnormal traffic detection algorithm for IoT devices based on ensemble learning
南京邮电大学 通信与信息工程学院, 南京 210003
摘要
随着物联网设备数量的快速增长，被劫持的物联网设备组成的僵尸网络发起非法攻击的频率大大增加，物联网设备的安全性已经成为一个严峻的问题。为了检测物联网设备发起的异常流量，提出一种集成学习的个体学习器选择算法（individual learner selection algorithm，IISA），IISA是一种基于相关系数度量的选择方法，利用相关系数将相似度差异大的个体学习器集成起来并采用投票的方式进行判决，在减少个体学习器的同时，提高检测的准确度和检测效率。实验结果表明，和八种半监督机器学习检测算法相比，其查全率最大降低9.12%，准确率最大提高4.69%，检测效率最大提高70.72%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(92067201)
江苏省重点研发计划资助项目(BE2020084-4)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.11.0634
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 1785-1789,1804
文章编号: 1001-3695(2022)06-031-1785-05
发布历史
[2022-01-25] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
刘祥军, 江凌云. 基于集成学习的物联网设备异常流量检测算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1785-1789,1804. (Liu Xiangjun, Jiang Lingyun. Abnormal traffic detection algorithm for IoT devices based on ensemble learning [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1785-1789,1804. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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