流量异常检测

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基于深度学习的网络流量异常检测技术研究与应用
《计算机应用文摘》2025年第6期176-178,共3页张爽 王浩 
文章全面阐述了基于深度学习的网络流量异常检测技术的现状,深入剖析了面临的挑战,并针对性地提出了应对策略。通过对该技术在网络安全领域的重要性及应用情况的研究,为提升网络安全防护水平提供了有力支持。
关键词：深度学习 网络流量异常检测 数据处理 模型解释性 
基于深度学习的网络流量异常检测系统设计与实现
《信息记录材料》2025年第2期71-73,共3页程帆 
为了提高网络流量异常检测的效率和准确性,本研究设计并实现了一个基于深度学习的网络流量异常检测系统。该系统利用深度学习技术,对网络流量数据进行深入分析,旨在实现更高效、更精准的异常检测。同时讨论了所提出系统的缺陷与未来的...
关键词：深度学习 卷积神经网络 网络流量异常检测 
基于特征提取和SVM的网络流量异常检测
《网络安全和信息化》2025年第2期49-51,共3页王静 王二鑫 
通过研究网络流量异常检测方法,提出了一种基于特征提取和SVM的检测方法和应用方案,探讨了模型的总体框架设计,阐述了模型的部署方法。
关键词：特征提取 网络流量异常检测 总体框架设计 SVM 方法和应用 部署方法 
基于强化学习的网络流量异常检测方法
《计算机应用文摘》2025年第3期144-146,共3页唐科 
随着网络安全问题的日益严峻,作为保障网络安全的重要手段之一,网络流量异常检测受到了广泛关注。基于统计和机器学习的传统网络流量异常检测方法在处理复杂网络环境时存在诸多局限性,因此文章提出了一种基于强化学习的网络流量异常检...
关键词：网络流量 异常检测 强化学习 
基于不平衡数据的网络流量异常检测方法研究
《电子设计工程》2025年第1期46-50,共5页蔡登江 
为有效解决不平衡数据影响的问题,确保面对大规模网络流量数据异常检测的实时性,提出了基于不平衡数据的网络流量异常检测方法。通过优化SMOTE(合成少数类过采样)算法对含不平衡数据的网络流量数据进行平衡处理,将得到的数据集通过核主...
关键词：不平衡数据 网络流量异常检测 优化SMOTE算法 核主成分分析 卷积神经网络 Softmax分类 
基于深度学习的网络流量异常检测算法研究
《黑龙江科学》2025年第2期127-129,共3页冷秋君 
深度学习技术在网络流量异常检测中应用广泛,其利用深度神经网络挖掘数据之间的潜在关联性,从而有效检测出不符合网络行为的攻击和入侵行为。针对网络流量异常检测中的多类别不平衡异常数据检测问题提出一种网络流量入侵检测算法NECP,...
关键词：深度学习 网络流量 异常检测 网络安全 
基于改进鸽群算法和金字塔卷积的流量异常检测
《信息安全研究》2024年第12期1107-1114,共8页陈虹 卢健波 金海波 武聪 程明佳 
国家自然科学基金项目(62173171);辽宁省教育厅科研项目(LJKFZ20220198)。
针对网络流量中存在大量冗余特征以及机器学习方法检测准确率低的问题,提出一种基于改进鸽群算法(improved pigeon inspired optimizer,IPIO)和金字塔卷积网络(pyramid convolution neural network,PyConv)的流量异常检测方法.首先设计...
关键词：异常检测 改进鸽群算法 金字塔卷积 特征选择 特征提取 
融合二次特征提取和自蒸馏的流量异常检测方法
《信息安全研究》2024年第12期1082-1090,共9页陈万志 赵林 王天元 
国家重点研发计划项目(2018YFB1403303);辽宁省教育厅高校科研基金项目(2021LJKZ0327)。
针对深度学习模型在处理非平衡的海量高维流量数据时对少数类攻击流量检测率低的问题,提出一种融合二次特征提取和自蒸馏的流量异常检测方法.首先,采用隔离森林(isolation forest,iForest)去除正常类样本中的离群点,训练改进的卷积去噪...
关键词：流量异常检测 卷积去噪自编码器 自蒸馏 隔离森林 自适应合成采样 
基于自编码器的网络流量异常检测
《计算机与现代化》2024年第12期40-44,共5页吕美静 年梅 张俊 付鲁森 
新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2023D01A46);国家重点研发计划项目(E1182101)。
现有流量异常检测方案在面对日益复杂的网络流量和维度增加的数据结构时,存在误报率高、效率低以及实用性差等问题。针对这些问题,本文提出一种基于自编码器的网络流量异常检测模型。该模型首先基于随机森林算法对网络流量提取特征并筛...
关键词：异常检测 自编码器 层次聚类 随机森林算法 
基于大数据的网络流量异常检测应用研究
《黑龙江科学》2024年第24期74-76,共3页刘晶晶 
网络流量检测是识别网络环境中潜在恶意活动的关键环节。在海量网络流量数据中高效地甄别出异常流量是网络安全领域的研究核心,对于保障网络安全、优化网络运维至关重要。提出一种基于大数据分析技术的网络流量异常检测模型,通过大数据...
关键词：大数据应用 异常检测 网络流量 网络安全 
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