Abstract: Y. Zhang, S. Jin, Y. Wang, Y. Wang (2016)

In: Advances in Energy, Environment and Materials Science, Eds.: Y. Wang and J. Zhao, Taylor & Francis Group, London, ISBN: 978-1-138-02931-6, 781–789p. (2016) DOI:10.1201/b19635-155

Anomaly detection based on the dynamic feature of network traffic: Anomaly detection based on the dynamic feature of network traffic

Anomaly detection is always one of the most important issues that network security researchers focus on. For the complexity of network structure and the diversity of the attack, detecting abnormal traffic in the network accurately becomes much harder. This paper proposes a method of anomaly detection based on the dynamic feature of network traffic, which is called DF-IPEAD. Firstly, this method constructs the dynamic feature of network traffic, and then builds a detection model of Elman neural network with the history data of dynamic feature. To optimize the Elman detection model, an improved Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is proposed in this paper. We implemented DF-IPEAD in this paper and performed experiments to compare it with other methods. Experimental results show that the proposed method can detect abnormal traffic accurately.

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