王潔 呂奕飛

摘要：為了提高無線網(wǎng)絡攻擊行為檢測率，保障網(wǎng)絡安全，文章進行了基于流量異常特征的無線網(wǎng)絡攻擊行為檢測方法的研究。首先，提取網(wǎng)絡流量的異常全局特征，以獲取具體的異常特征類別和表現(xiàn)。其次，集成多個機器學習模型，構(gòu)建了無線網(wǎng)絡攻擊行為檢測模型，并生成了網(wǎng)絡攻擊行為的初步檢測結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，利用流量異常特征對初步檢測結(jié)果進行融合處理，生成了決策融合結(jié)果，作為最終的網(wǎng)絡攻擊行為檢測結(jié)果。實驗測試結(jié)果表明，基于流量異常特征的無線網(wǎng)絡攻擊行為檢測方法應用后，網(wǎng)絡攻擊行為檢測率始終在98%以上，高于對照組方法，能夠更加有效地檢測出各種不同類型的無線網(wǎng)絡攻擊，并且具有較高的檢測準確率。

關(guān)鍵詞：流量異常特征；無線網(wǎng)絡攻擊；行為檢測；網(wǎng)絡安全

中圖分類號：TP393.01 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）11-0078-03