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面向无标签流量数据的异常检测方案研究
【摘 要】
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目前许多国家和组织都意识到保护计算机网络安全的重要性,网络流量异常检测的研究更是网络安全中的重要课题。研究中,有学者提出了一些基于机器学习的检测方法,但是这些方法存在着几个问题:流量数据集的正负类样本不平衡造成的聚类精度不够高;无标签流量数据的聚类标记过程不够细化;匿名的流量数据集在匿名规则下特征提取的结果不够好。针对这些问题,本文的基于机器学习的网络流量异常检测优化改进方案,将检测中的人力和物力
【出 处】
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北京邮电大学
【发表日期】
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2019年01期
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