隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)攻擊帶來(lái)了極大的負(fù)面影響,因此網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題亟待解決。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊中的拒絕服務(wù)（Denial of Service,DoS）攻擊,提出了一種基于邊緣計(jì)算框架的孤立森林網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法。該方法根據(jù)每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)的特性實(shí)現(xiàn)對(duì)模型訓(xùn)練任務(wù)的合理分配,有效地提高了邊緣節(jié)點(diǎn)的利用效率;同時(shí),利用邊緣計(jì)算的特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了對(duì)云中心模型訓(xùn)練任務(wù)的分流,從而更好地減少系統(tǒng)的耗時(shí),減輕云中心的任務(wù)負(fù)擔(dān)。為了驗(yàn)證所提方法的有效性,對(duì)10%-KDDCUP99網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,并提取部分?jǐn)?shù)據(jù)用于實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與支持向量機(jī)（Support Vector Machine,SVM）和多層感知器（Multi-Layer Perceptron,MLP）方法相比,所提方法將系統(tǒng)建立時(shí)間分別縮短了90%和60%,且得出的曲線下面積（Area Under Curve,AUC）可達(dá)0.9以上,這證明該方法能夠在確保較高異常檢測(cè)性能條的件下有效減少異常檢測(cè)系統(tǒng)的建立時(shí)間。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)科學(xué). 2020,47(02)北大核心CSCD

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【部分圖文】：

網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)的系統(tǒng)框架

圖1 網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)的系統(tǒng)框架云中心層包括三大部分:融合中心、數(shù)據(jù)池和計(jì)算中心。融合中心用于融合所有MEC節(jié)點(diǎn)生成的局部模型;數(shù)據(jù)池會(huì)根據(jù)任務(wù)給MEC節(jié)點(diǎn)下發(fā)相應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù);計(jì)算中心獲取節(jié)點(diǎn)信息并進(jìn)行任務(wù)調(diào)度。邊緣層中的每個(gè)MEC節(jié)點(diǎn)都包含一個(gè)計(jì)算服務(wù)器,它擁有一定的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力,用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和局部模型的訓(xùn)練。具體地,云中心層進(jìn)行任務(wù)分配、數(shù)據(jù)下發(fā)和模型融合;邊緣層進(jìn)行局部模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)檢測(cè)。

新組合解空間定義:隨機(jī)選取兩個(gè)任務(wù)序列{xi,yi}和{xj,yj},交換兩個(gè)序列對(duì)應(yīng)的位置,則原解空間C={{x1,y1},…,{xi,yi},…,{xj,yj},…,{xM,yM}}變?yōu)樾陆饪臻gC={{x1,y1},…,{xj,yj},…,{xi,yi},…,{xM,yM}}。根據(jù)圖3,下面給出相應(yīng)的具體實(shí)現(xiàn)步驟。

【參考文獻(xiàn)】：
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