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摘要:
当有人非法访问高校教务系统时,就会产生网络异常流量,通过选择异常流量特征可以实现对非法访问的识别和防御.针对以遗传算法、粒子群算法和蚁群算法为基础的3种网络异常流量特征选择方法存在的选择准确率和选择全面性较低的问题,提出一种基于邻域粗糙集的网络异常流量特征选择方法.该方法首先利用Winpcap工具采集网络流量数据,然后进行噪声数据处理和网络流量分类识别处理,最后利用邻域粗糙集实现网络异常流量特征选择.结果 表明:与基于遗传算法、粒子群算法和蚁群算法的3种网络异常流量特征选择方法相比,该方法得到的选择准确率和全面性结果更高,分别为95.36%和98.47%.
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文献信息
篇名 网络异常流量特征选择方法研究
来源期刊 新乡学院学报 学科 工学
关键词 邻域粗糙集 网络异常流量 特征选择
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 计算机 网络 通信
研究方向 页码范围 25-28,42
页数 5页 分类号 TP145.5
字数 语种 中文
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研究主题发展历程
节点文献
邻域粗糙集
网络异常流量
特征选择
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新乡学院学报
月刊
2095-7726
41-1430/Z
大16开
河南新乡市金穗大道东段
1984
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