面向物聯(lián)網(wǎng)Mirai僵尸網(wǎng)絡(luò)的輕量級(jí)檢測(cè)方法

摘要： 針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)Mirai僵尸網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的高維度和大規(guī)模數(shù)據(jù)導(dǎo)致傳統(tǒng)檢測(cè)方法存在檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)、資源消耗大和準(zhǔn)確性欠佳的不足,文章提出了一種基于集成特征選擇的物聯(lián)網(wǎng)僵尸網(wǎng)絡(luò)流量檢測(cè)（Io T Botnet Traffic Detection Based on Ensemble Feature Selection,IBTD-EFS）方法。首先,為了降低網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)樣本的特征維度以便獲取最...