网络流量检测

作品数：35被引量：114H指数：7
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相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
相关作者：肖珂左燕周越谢鹏程克非更多>>
相关机构：中国移动通信集团有限公司北京邮电大学电子科技大学国防科学技术大学更多>>
相关期刊：《科技通报》《电子设计工程》《计算机工程》《计算机技术与发展》更多>>
相关基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金上海市科委科研计划项目上海市教育委员会重点学科基金更多>>
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基于信息熵的网络异常检测及入侵防御系统设计被引量：7
《电子设计工程》2021年第18期152-156,共5页靳晓琪 卢金奇 李林城 
面对传统检测技术、过滤技术漏报率高而检测不及时的问题,提出了基于信息熵的网络异常检测及入侵防御系统设计。将主机探测器部署在Linux操作系统上,采集相关数据,并传递给分析模块,部署策略管理中心,根据指令作出相应决策;依赖Web服务...
关键词：信息熵 网络异常 网络流量检测 入侵防御 
基于大数据流的网络流量检测与分析被引量：13
《南京理工大学学报》2017年第3期294-300,共7页程伟华 赵军 吴鹏 
国网江苏省电力公司科技项目(SGJSXTOOYJYJ1588925)
针对网络流量异常检测问题,该文提出1种新的网络流量检测和分析系统。采用分布式流式处理机制达到实时检测。利用大数据平台分布式存储、数据计算分析的能力,实现网络数据分布式存储,训练网络数据协议特征库。在江苏省电力公司的营销、...
关键词：数据包分析 异常检测 大数据流 网络流量检测 分布式流式处理机制 大数据平台 分布式存储 
Spark框架下聚类模型在网络流量异常检测中的应用被引量：1
《网络安全技术与应用》2017年第5期62-63,共2页周显春 肖衡 
海南省教育科学规划课题成果(QJY13516047):基于大数据的个性化学习模式构建及实证研究;海南省教育厅科研项目(Hnky2015-55):面向多媒体的高速率无线传输技术研究;三亚市院地科技合作项目(2015YD11):基于非连续的宽频谱无线网络传输技术研究
本文在Spark平台上采用基于RDD的聚类模型对网络流量异常进行检测。在Spark的集群环境下,通过对比测试准确率、WCSS发现,k-means++聚类模型比BisectingKMeans模型更加适合对网络流量进行检测。该实验结果对从事网络流量异常的检测的研...
关键词：网络流量检测 SPARK k-means++ BisectingKMeans 
Spark框架下基于无指导学习环境的网络流量异常检测研究与实现被引量：16
《信息网络安全》2016年第6期1-7,共7页吴晓平 周舟 李洪成 
国家自然科学基金[61100042];湖北省自然科学基金[2015CFC867]
针对海量数据进行入侵检测的困难性问题,文章设计并实现了一套基于Spark框架的网络流量无指导学习异常检测系统。数据的预处理采用Python和Python的数据升级版IPython实现,异常检测采用无指导学习环境下的快速聚类方法 K-means预测以及...
关键词：网络流量检测 SPARK 指导学习 
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