网络流量检测

作品数：35被引量：114H指数：7
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基于图对比学习的自监督网络流量检测模型
《电子科技》2025年第3期22-31,共10页王紫祎 陈世平 
国家自然科学基金(61472256,61170277);上海理工大学科技发展基金(16KJFZ035,2017KJFZ033);沪江基金(A14006)。
传统网络异常流量检测方法存在忽略网络拓扑结构、获取标注数据成本高等问题,导致模型的准确率和泛化性较低。为此,文中提出了一种基于图神经网络和自监督学习的检测方法。利用网络流量数据的特点构建自监督图对比学习任务,通过边特征...
关键词：网络流量检测 图神经网络 对比学习 自监督表征学习 InfoNCE损失函数 图表示学习 深度学习 图数据增强 
基于机器学习的自主可控服务器软件网络流量异常检测分析
《电子技术(上海)》2025年第1期320-321,共2页王子宜 
阐述基于机器学习的自主可控服务器软件网络流量异常检测方法。运用机器学习中的集成学习算法分类识别预处理后数据,实现自主可控服务器软件网络流量异常检测。
关键词：机器学习 服务器软件 网络流量检测 集成学习 
基于双向GRU和CNN的恶意网络流量检测方法被引量：1
《计算机应用与软件》2024年第12期334-340,366,共8页戚子健 柳毅 
国家自然科学基金项目(61572144)。
为了解决当前恶意网络流量检测技术存在准确率不足和泛化性较差的问题,提出一种基于双向GRU和CNN的恶意网络流量检测方法,使用双向GRU和CNN并行地提取网络流量数据的时间特征和空间特征,并加入自注意力机制,用于计算特征的重要性。采用C...
关键词：恶意网络流量检测 门控循环单元 卷积神经网络 数据特征 自注意力机制 
基于分层自编码器的异常网络流量检测
《中兴通讯技术》2024年第5期81-86,共6页张晓青 谷勇浩 田甜 
北京邮电大学中央高校基本科研业务费行动计划项目(2021XDA11-1);中兴通讯产学研合作项目(HC-CN-20200807013);广东省信息安全技术重点实验室开放基金项目(2020B1212060078)。
通过研究现有异常网络流量检测技术存在的问题,提出了一种分层自编码器(HAE)集成模型,以无监督的学习方式摆脱了传统检测方法对于样本标签和攻击样本的依赖,以分层集成的方式学习正常流量的多种分布特征提高单个自编码的检测效果。与现...
关键词：分层自编码器 异常网络流量检测 无监督学习方法 集成学习 
基于集成学习的多特征网络流量检测
《通信技术》2024年第7期731-738,共8页吴苏亚 丁要军 
由于单一特征分类方法难以满足当前高效率、准确的网络安全维护要求,提出了一种基于集成学习的多特网络流量分类方法,通过综合利用流量数据中的多特征来提高分类的准确性和效率。首先,分析了网络流量中的多种特征,包括流量统计特征和原...
关键词：网络流量检测 多特征检测 集成学习 流量识别 
空天地一体化网络流量检测技术研究被引量：2
《中国信息化》2024年第5期62-63,共2页王蛟 曲艳华 
随着空间技术的不断发展和应用,空天地一体化网络已成为信息通信领域的新兴研究方向。在这样的网络环境中,网络流量的监测和检测变得尤为重要,以保障网络安全和数据隐私。本文探讨了空天地一体化网络流量检测技术的研究现状和进展,分析...
关键词：网络安全 数据隐私 网络流量 信息通信领域 空天地一体化 优势和挑战 发展趋势 发展和应用 
基于信息熵与服务器识别的DoH流量检测被引量：1
《计算机技术与发展》2024年第4期132-138,共7页徐魁 海洋 李晓辉 陶军 
中国高校产学研创新基金-阿里云高校数字化创新专项(2021ALA03006)。
DNS over HTTPS(DoH)协议是一种针对域名系统(DNS)的最新改进方案,然而用户可使用第三方DoH服务规避内网原有的监管,所以异常流量检测方法不再适用于检测DoH流量。针对该问题提出了一种DTESI算法。首先,基于信息熵将DoH流量作为异常流...
关键词：DNS over HTTPS 网络流量检测 信息熵 指纹识别 TLS协议 
基于多尺度特征融合的异常网络流量检测被引量：1
《河北北方学院学报（自然科学版）》2023年第11期7-10,18,共5页李岚俊 许青 
安徽省高校自然科学重点研究项目(2022AH052713)。
提出一种基于多尺度特征融合的流量检测模型,在CNN模型的基础上通过构造多尺度特征聚合块和多尺度池化层从数据流中融合多尺度特征映射,可以有效地从网络流量提取不同尺度的特征,能够增强网络的表征能力,同时通过残差块的使用,可以加速...
关键词：CNN 多尺度特征 MFM MPL 残差块 
基于数据增强和集成学习的网络流量检测
《通信技术》2023年第11期1275-1282,共8页吴苏亚 丁要军 
针对网络流量检测中普遍存在的恶意流量样本不平衡问题,提出了一种基于数据增强和集成学习的分类方法。该方法采用K-means+SMOTE数据增强来平衡不同类别的数据样本,然后利用集成学习模型提高分类模型的泛化能力。在两个公开数据集上的...
关键词：网络流量检测 数据增强 集成学习 流量识别 
基于改进残差网络的异常网络流量检测被引量：1
《长春工业大学学报》2023年第5期468-473,共6页李岚俊 王英明 胡昊 李洁 
安徽省高校自然科学研究项目重点项目(2022AH052713)。
提出一种改进ResNet101的异常流量数据检测和识别方法,在残差模块中改变卷积层,同时引入高效信道注意力(ECA)机制,使用一维卷积在高度注意力信道中融合特征流,增加对异常流量的识别能力。实验结果表明,基于残差网络改进模型在识别极低...
关键词：流量数据检测 ResNet101 ECA 不平衡 
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