基于SimHash与神经网络的网络异常检测方法研究

• 作者: 张荣葳
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 网络异常检测 网络安全 深度学习 人工神经网络 Simhash
• 年，卷（期）: 2019,（18）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 224-226
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3103字
• 语种: 中文

摘要

计算机网络在给人们带来极大便利的同时也存在着各种攻击隐患,因此需要完善的异常检测系统消除这些隐患.针对传统的网络异常检测方法检测效率低下、检测率较低的问题,该文在深度神经网络的基础上通过添加Simhash数据处理的方法构建了一种新的网络异常检测模型.实验结果表明,相较于传统的模型,新模型在保持神经网络使用相同长度输入的条件下获得更高的检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张荣葳	中国工程物理研究院计算机应用研究所	2	0	0.0	0.0