【摘 要】
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随着计算机技术及相关应用的高速发展,越来越多的信息系统应用到人们的日常生活中,与此同时,IPv6技术的普及也使得物联网设备呈爆发式增长.针对各类信息系统及物联网设备的攻击层出不穷,已严重威胁日常信息系统的安全运行,因此针对恶意流量的安全检测技术在网络安全中起到至关重要的作用.本文提出一种基于多粒度扫描和BP神经网络的恶意流量检测算法,通过对实验数据的计算与模拟,得到了较好的准确率,证明了本算法的有效性.
【机 构】
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中国移动通信集团设计院有限公司,北京 100080
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随着计算机技术及相关应用的高速发展,越来越多的信息系统应用到人们的日常生活中,与此同时,IPv6技术的普及也使得物联网设备呈爆发式增长.针对各类信息系统及物联网设备的攻击层出不穷,已严重威胁日常信息系统的安全运行,因此针对恶意流量的安全检测技术在网络安全中起到至关重要的作用.本文提出一种基于多粒度扫描和BP神经网络的恶意流量检测算法,通过对实验数据的计算与模拟,得到了较好的准确率,证明了本算法的有效性.
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