基于SVM的BGP异常流量检测-通信与信息系统专业论文.docxVIP

基于SⅥ讧的BGP异常流量检测摘 基于SⅥ讧的BGP异常流量检测 摘 要 随着信息技术的高速发展，互联鼷已成势我们社会基础设施的一部分。然而， 互联网域间路由中的边界网关协议却存在许多问题，如易受蠕虫等病毒与DoS的 攻击、以及揍议本身缺乏安全枕制等。为保证自治系统中域闻路由系统的稳定与 安全，本文主要研究了基于SVM的BGP异常流量检测。具体包括： 1。基予特征选择的SVM学习算法熬研究。由于BGP异常数据的小样本特征， 将SVM引入BGP异常流量的检测中。另外，由于BGP数据的高维性给计算机的运 算、存储空闻、识刹速度带来不利影响。为降低特征空阍维数，缩减度量和存储 要求，采用基于特征选择的SVM学习算法。将特征选择过程和学习过程有机地 统一超来，透过对特征的权重进行排序来实现特征选择。 2．BGP数据非平衡分布的处理。由于BGP数据中两类样本在分布上的非平衡 性，使得在SVM的训练过程中，两类样本对决策超平面的构成麓过程中影响力 度会有所不同，导致最终的决策函数有偏差，使得分类能力有所降低。因此本文 引入U珏鑫e卜s翘p融g算法对训练数据集进行颈处理，结合SVM学习过程，遁过改 变SVM中训练集的样本分布来消除非平衡分布带来的不良影响。 BGP数据实验结果表明，应用SVM算法进行BGP异常流量检测是可行的， 有效的。在保证正确率的前提下，可以用特征选择方法对BGP的输入特征进行 降维处理。弓l入Under-sampling算法，SVM有更好的分类效果，能更有效地检 测出BGP异常流量。 关键词：SVM：BGP：异常流量检测；特征选择；Under-sampling Abnorma Abnorma l F l OW Detect i on of BGP Based OR SVM Abst ract With the rapid development of the information teclmologies，Internet has become all important part of society infrastructure．However,Border Gateway Protocol(BGP) which is the defacto standard inter-domain muting protocol in the Interact today,has severe problems，such as worm viruses，DoS attacks and lack of security mechanisms etc．To ensure the stability and security of the inter-domain routing system遮the autonomy system，the abnormal flow detection of BGP based on SVM is mainly researched in this paper．Experiment results show that S、,qVl algorithm is promising。 The paper is divided into two areas： 1。The research of SVM algorithm based on feature selection．BGP abnormal data has the feature of small samples，SO SVM algorithm is introduced to detect the abnormal flow of BGP．In addition，BGP data is high—dimensional．It adversely affects the storage space and speed identification of the computer．To lower the feature space dimension,reduce the measure and storage requirements，SVM algorithm based on feature selection is introduced．The feature selection process is embedded inside SVM and the feature selection process and the learning process are naturally united．By sorting the weight of the features，feature selection method is