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基于机器学习的网络异常流量检测研究
基于机器学习的网络异常流量检测研究
作者:
吴善超
吴梦宇
朱国胜
祁小云
镇佳
陈胜
雷龙飞
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
网络安全
异常流量检测
机器学习
摘要:
异常流量检测需要在海量的数据流中检测出网络流量异常,传统的异常流量检测无法自学习和自演进,在复杂、多变的网络环境下面临巨大挑战.机器学习的方法在完成异常流量检测的同时,可以不断地对新的异常流量进行标记和学习,不断地完善异常流量检测系统,提高异常流量检测系统的准确度,并可对未知的异常进行预测与分类.文章对基于机器学习的网络异常流量检测进行分析和比较,包括监督学习、非监督学习、半监督学习下的异常流量检测,指出了基于机器学习的异常流量检测技术的未来发展方向.
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篇名
基于机器学习的网络异常流量检测研究
来源期刊
信息通信
学科
工学
关键词
网络安全
异常流量检测
机器学习
年,卷(期)
2017,(12)
所属期刊栏目
技术创新
研究方向
页码范围
39-42
页数
4页
分类号
TP181
字数
6413字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈胜
湖北大学计算机与信息工程学院
15
168
7.0
12.0
2
祁小云
湖北大学计算机与信息工程学院
12
69
3.0
8.0
3
吴梦宇
湖北大学计算机与信息工程学院
6
14
1.0
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朱国胜
湖北大学计算机与信息工程学院
12
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6
吴善超
湖北大学计算机与信息工程学院
6
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雷龙飞
湖北大学计算机与信息工程学院
4
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镇佳
湖北大学计算机与信息工程学院
3
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网络安全
异常流量检测
机器学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息通信
主办单位:
湖北省通信学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-1131
CN:
42-1739/TN
开本:
大16开
出版地:
湖北省武汉市
邮发代号:
创刊时间:
1987
语种:
chi
出版文献量(篇)
18968
总下载数(次)
92
总被引数(次)
34323
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