基于溯因學習的無監(jiān)督網絡流量異常檢測

摘要： 當前計算機網絡流量異常檢測面臨缺乏標注信息的挑戰(zhàn),同時用戶需要自行選擇合適的技術并調整參數,但沒有標簽可用于交叉驗證。為此,文章提出一種基于溯因學習的無監(jiān)督網絡流量異常檢測（ABL-ATD）模型。該模型通過自動生成偽標簽,并利用演繹與一致性驗證生成高質量標簽,避免人工干預。ABL-ATD從多種無監(jiān)督異常檢測模型中提取有效信號,并通過驗證與修正,可靠區(qū)分異常流量和正常流量。實驗結... （共10頁）