【摘 要】
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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
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,湖北省教育信息化工程技术研究中心
【基金项目】
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赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20150101)资助
论文部分内容阅读
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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