于熵和SVM多分类器的异常流量检测方法
来源：计算机技术与发展杂志2016年第03期北京时间：
作者：朱佳佳;陈佳
摘要：随着大数据时代的到来，各种数据挖掘和机器学习方法被广泛地应用于异常流量检测。文中针对异常流量检测方法展开研究，提出了一种基于熵和改进的SVM多分类器的异常流量检测方法。该方法用熵值对网络流量的各个属性进行量化，将异常流量检测问题抽象为对不同类型流量的分类问题，并对传统的一对其余SVM多分类器进行改进。使用改进SVM多分类器对熵值量化后的流量进行分类判决，根据分类结果捕获异常。将该方法应用于实际的异常流量检测系统，并进行测试，结果表明，该方法对网络中常见的异常流量有很好的检测效果。
关键词：异常检测;信息熵; 一对其余;分类
