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一种网络异常实时检测方法 被引量：43
1
作者 邹柏贤 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期940-947,共8页
传统的网络管理工具通常根据预先设定的阈值来报警 ,这种方法虽然简单 ,但适应性不好 .因此出现了网络异常检测技术 ,有时异常检测技术不但能发现网络故障 ,而且具有预警的效果[1] ;该文介绍了一种新的实时网络流量异常检测方法 ,转换... 传统的网络管理工具通常根据预先设定的阈值来报警 ,这种方法虽然简单 ,但适应性不好 .因此出现了网络异常检测技术 ,有时异常检测技术不但能发现网络故障 ,而且具有预警的效果[1] ;该文介绍了一种新的实时网络流量异常检测方法 ,转换网络流量观测值序列并假定序列的局部是平稳的 ,然后建立AR模型 ,定义一个统计量来检测异常 .结果表明 。 展开更多
关键词 计算机网络 网络管理 网络流量 网络异常实时检测方法
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基于GAN的无线传感网络信道异常流量实时检测方法 被引量：1
2
作者 刘松 《计算机应用文摘》 2025年第2期135-138,共4页
由于传感器精度低和工作环境恶劣,个别节点易报告错误或误差较大的信息,这使得异常检测算法难以准确判断异常数据,导致检测精度低。基于GAN的无线传感网络信道异常流量实时检测方法首先进行流量数据预处理,以确保数据质量;其次利用GAN... 由于传感器精度低和工作环境恶劣,个别节点易报告错误或误差较大的信息,这使得异常检测算法难以准确判断异常数据,导致检测精度低。基于GAN的无线传感网络信道异常流量实时检测方法首先进行流量数据预处理,以确保数据质量;其次利用GAN学习正常信道流量的特征,以建立正常流量的模型;最后通过计算异常评分并输出检测结果,实现对异常流量的实时检测。实验结果表明,该方法在检测效果上具有显著优势,能有效提高网络安全性,减少误报和漏报,展现了强大的适应性。 展开更多
关键词 GAN 无线传感网络 信道流量检测 异常流量 异常流量实时检测
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基于大数据技术的无线通信网络异常入侵行为检测方法
3
作者 黄鹏宇 鞠亚军 成礼勇 《长江信息通信》 2025年第1期185-187,共3页
针对通信网络异常入侵检测,传统方法难以准确反映网络状态。设计了基于大数据技术的检测方法,全局提取异常入侵特征,避免检测失误。该方法通过安全数据采集、预处理、分析、存储和可视化,确保检测准确性。设置异常节点权值小,正常节点... 针对通信网络异常入侵检测,传统方法难以准确反映网络状态。设计了基于大数据技术的检测方法,全局提取异常入侵特征,避免检测失误。该方法通过安全数据采集、预处理、分析、存储和可视化,确保检测准确性。设置异常节点权值小,正常节点权值大,满足检测需求。实验证明,该方法检测准确性高,适用于实际应用。 展开更多
关键词 大数据技术 无线通信 通信网络 异常入侵 入侵行为 检测方法
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基于大模型的网络异常流量检测方法研究
4
作者 黄伟 周发恒 +1 位作者 杨卜 李伟岸 《移动信息》 2025年第3期246-248,251,共4页
随着信息产业技术的迅猛发展,网络安全问题日益突出,网络异常流量检测成为保障网络安全的关键技术之一。文中针对现有网络异常流量检测方法的不足,提出了一种基于大模型的网络异常流量检测方法。通过对大语言模型的研究和分析,详细阐述... 随着信息产业技术的迅猛发展,网络安全问题日益突出,网络异常流量检测成为保障网络安全的关键技术之一。文中针对现有网络异常流量检测方法的不足,提出了一种基于大模型的网络异常流量检测方法。通过对大语言模型的研究和分析,详细阐述了基于大模型的网络流量检测方法的设计理念、关键技术及优势,为网络异常流量检测领域提供了一种新的方法和思路。 展开更多
关键词 网络异常流量 大模型 检测方法 网络安全
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基于深度学习的电力通信网络异常数据流入侵自动检测方法
5
作者 魏晶平 杜梦迪 王阔 《自动化应用》 2025年第4期247-248,252,共3页
针对电力通信网络异常数据流入侵检测效率低的问题,提出对基于深度学习的电力通信网络异常数据流入侵自动检测方法。该方法首先通过通信网络进行数据采集和预处理,设计交叉混淆检测矩阵,然后建立深度学习电力网络异常数据流入侵自动检... 针对电力通信网络异常数据流入侵检测效率低的问题,提出对基于深度学习的电力通信网络异常数据流入侵自动检测方法。该方法首先通过通信网络进行数据采集和预处理,设计交叉混淆检测矩阵,然后建立深度学习电力网络异常数据流入侵自动检测模型,采用入侵持续定位修正的方式实现自动检测。结果表明,与传统方法相比,该设计方法的自动检测平均次数较高,检测的效果更具体,实际应用价值较高。 展开更多
关键词 深度学习 电力通信 通信网络 异常数据 入侵检测 检测方法
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K-均值聚类算法下通信网络异常流量数据动态检测方法
6
作者 宋敏 代倩文 《通信电源技术》 2025年第4期177-179,共3页
为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,... 为有效捕捉异常流量的特征,引进K-均值聚类算法,开展异常流量数据动态检测研究。采用滑动窗口机制处理数据,设定滑动窗口的大小,补偿通信网络流量数据的偏差值,并引进K-均值聚类算法提取关键特征,结合源网际互连协议(Internet Protocol,IP)随机映射技术,进行异常流量的动态检测。对比实验结果表明,设计的方法可以提取通信网络异常流量数据的特征,精确检测异常流量数据幅值。 展开更多
关键词 K-均值聚类算法 异常数据检测方法 动态检测 通信网络 滑动窗口
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基于深度学习与多时间尺度融合的网络流量异常检测技术研究
7
作者 蔡馨雅 伍洋 +1 位作者 雷廷浩 郭英杰 《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》 2025年第3期140-143,共4页
随着互联网的迅猛发展,网络流量异常检测技术面临着前所未有的挑战。传统的基于统计学和小波分析的方法在处理复杂多变的网络环境时,存在检测精度低、实时性差等问题,已难以满足当前对网络异常检测的高要求。本文提出了一种基于深度学... 随着互联网的迅猛发展,网络流量异常检测技术面临着前所未有的挑战。传统的基于统计学和小波分析的方法在处理复杂多变的网络环境时,存在检测精度低、实时性差等问题,已难以满足当前对网络异常检测的高要求。本文提出了一种基于深度学习与多时间尺度融合的网络流量异常检测技术,该技术通过构建深度神经网络模型,结合多时间尺度分析,实现了对网络流量异常的高效、精准检测。实验结果表明,该方法在检测精度、实时性以及对未知攻击类型的识别能力方面均优于传统方法,为网络流量异常检测领域提供了新的研究思路和技术手段,具有重要的学术价值和应用前景。 展开更多
关键词 网络流量异常检测 深度学习 多时间尺度融合 检测精度 实时性
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基于迁移学习的计算机通信网络异常流量检测方法 被引量：1
8
作者 樊然然 朱其然 《信息与电脑》 2024年第5期181-183,共3页
传统的网络流量检测方法未对网络流量数据进行清洗就直接完成属性分类,造成其检测准确率较低。为此,提出基于迁移学习的计算机通信网络异常流量检测方法。首先,采用孤立森林算法进行数据清洗,以去除无用的网络流量数据信息。然后,基于... 传统的网络流量检测方法未对网络流量数据进行清洗就直接完成属性分类,造成其检测准确率较低。为此,提出基于迁移学习的计算机通信网络异常流量检测方法。首先,采用孤立森林算法进行数据清洗,以去除无用的网络流量数据信息。然后,基于预处理后的网络流量数据,对其时间序列数据进行深入分析,发现异常流量的发生规律和特征,并确定异常发生的时间范围。最后,基于迁移学习实现计算机通信网络异常流量检测。实验结果表明,基于迁移学习的计算机通信网络异常流量检测方法的检测准确率更高,应用效果较好。 展开更多
关键词 迁移学习 计算机通信 网络异常 检测方法
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基于数据挖掘的通信网络异常数据攻击检测方法
9
作者 孙祥刚 《通信电源技术》 2024年第23期167-169,共3页
常规的通信网络异常数据攻击检测方法以数据分布特征分析为主,无法有效检测低维度异常数据,可能影响网络通信安全。因此,文章设计了基于数据挖掘的通信网络异常数据攻击检测方法。该方法通过提取异常分值数据攻击特征,构建异常数据攻击... 常规的通信网络异常数据攻击检测方法以数据分布特征分析为主,无法有效检测低维度异常数据,可能影响网络通信安全。因此,文章设计了基于数据挖掘的通信网络异常数据攻击检测方法。该方法通过提取异常分值数据攻击特征,构建异常数据攻击检测模型。利用构造的不完全通信网络信息的攻击向量,确定异常数据攻击区域与非攻击区域。将通信网络异常数据转化为网络数据包,按照时间戳排列检测顺序,根据攻击特征形成网络异常数据攻击检测规则,实现网络异常攻击的精准检测。采用对比实验,验证了该方法的检测准确性较高,有一定的应用价值。 展开更多
关键词 数据挖掘 通信网络 异常数据 攻击检测方法
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结合大数据分析与神经网络的互联网异常入侵行为实时检测
10
作者 田晨 《长江信息通信》 2024年第6期16-18,共3页
为了提升网络实时异常入侵行为检测效率和正确率,提出结合大数据分析与神经网络的互联网异常入侵行为实时检测方法。通过长短期记忆的方法构建入侵行为检测模型,并掌握网络实时异常入侵行为的特征,利用大数据分析技术的数据采集和处理... 为了提升网络实时异常入侵行为检测效率和正确率,提出结合大数据分析与神经网络的互联网异常入侵行为实时检测方法。通过长短期记忆的方法构建入侵行为检测模型,并掌握网络实时异常入侵行为的特征,利用大数据分析技术的数据采集和处理实现网络实时异常入侵行为检测。通过仿真对比测试可知,模型对异常入侵行为检测结果的正确率以及检验效率高,并且耗时少,与其他的模型相比有较高的优越性。 展开更多
关键词 大数据分析技术 通信网络 实时异常入侵行为检测 长短期记忆模型
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基于主成分分析的实时全网络异常检测方法 被引量：6
11
作者 张天奇 张顺康 《电子科技》 2019年第12期17-21,共5页
网络性能异常检测对于促进网络健康发展具有重要意义。针对目前全网性能异常检测大多通过离线检测,无法提供良好的实时在线检测性能的问题。文中采用主成分分析方法建立异常检测模型,结合历史性能数据和近期网络性能波动状况去适应性调... 网络性能异常检测对于促进网络健康发展具有重要意义。针对目前全网性能异常检测大多通过离线检测,无法提供良好的实时在线检测性能的问题。文中采用主成分分析方法建立异常检测模型,结合历史性能数据和近期网络性能波动状况去适应性调整网络异常判断阈值,实现了异常检测的实时在线化,并在NFV网络上进行数据采集。实验结果表明,与被广泛采用的离线检测方法比较,该方法在检测的误报率上减少了5%~8%,对于网络运行商而言具有较大的使用价值。 展开更多
关键词 异常检测 网络性能矩阵 主成分分析 滑动窗口 动态阈值 在线实时检测
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基于抽样测量的高速网络实时异常检测模型 被引量：37
12
作者 程光 龚俭 丁伟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期594-599,共6页
实时异常检测是目前网络安全的研究热点.基于大规模网络流量的统计特征,寻找能够评价网络行为的稳定测度,并建立抽样测量模型.基于中心极限理论和假设检验理论,建立网络流量异常行为实时检测模型.最后定义ICMP请求报文和应答报文之间比... 实时异常检测是目前网络安全的研究热点.基于大规模网络流量的统计特征,寻找能够评价网络行为的稳定测度,并建立抽样测量模型.基于中心极限理论和假设检验理论,建立网络流量异常行为实时检测模型.最后定义ICMP请求报文和应答报文之间比率的网络行为测度,并实现对CERNET网络ICMP扫描攻击的实时检测.该方法和思路对其他网络安全检测研究具有一定的指导意义. 展开更多
关键词 抽样测量 高速网络 实时异常检测模型 网络安全 计算机网络
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基于反馈神经网络的电压暂降特征量实时检测方法 被引量：5
13
作者 李承 杨博 +1 位作者 邹云屏 丁洪发 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期19-25,共7页
动态电压恢复器(DVR)主要用于补偿电压暂降,而实现电压暂降特征量快速、准确地检测是电压暂降补偿的前提。本文提出了一种基于反馈型神经网络的电压暂降快速、实时检测方法,探讨了该方法的建模问题和仿真技术。该方法利用反馈神经网络... 动态电压恢复器(DVR)主要用于补偿电压暂降,而实现电压暂降特征量快速、准确地检测是电压暂降补偿的前提。本文提出了一种基于反馈型神经网络的电压暂降快速、实时检测方法,探讨了该方法的建模问题和仿真技术。该方法利用反馈神经网络实现了在误差最小条件下的电压暂降检测,检测精度高、响应速度快、实时性好,为实现快速、准确电压暂降检测提供了一种新方法。仿真结果证明了该方法的有效性和优良性能。 展开更多
关键词 电能质量 电压暂降 反馈型神经网络 实时检测 建模方法
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属性网络中基于变分图自编码器的异常节点检测方法 被引量：14
14
作者 李忠 靳小龙 +3 位作者 王亚杰 孟令宾 庄传志 孙智 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2022年第1期17-25,共9页
图神经网络为属性网络数据挖掘提供融合利用结构信息和属性信息的方法,但是在现阶段基于图自动编码器进行无监督属性网络异常节点检测时,常将正常节点子属性插值形成的节点误识别为异常节点,导致方法的假负率较高.针对上述问题,文中提... 图神经网络为属性网络数据挖掘提供融合利用结构信息和属性信息的方法,但是在现阶段基于图自动编码器进行无监督属性网络异常节点检测时,常将正常节点子属性插值形成的节点误识别为异常节点,导致方法的假负率较高.针对上述问题,文中提出基于变分图自编码器的异常节点检测方法.模型包含两个编码器和一个解码器,利用一个编码器和一个解码器构成的变分自编码器模型,重建原始输入数据,再利用解码器和第二个编码器,使模型学习到不包含异常节点数据的网络隐层表达.通过双变分自编码器学习正常节点子特征,并利用重建误差作为节点的异常度量,将由正常节点子特征构成的正常节点判别为正常节点.在真实网络数据集上的实验表明,文中方法能有效进行属性网络异常节点检测. 展开更多
关键词 异常节点检测 属性网络 变分自编码器 重建误差 无监督异常检测方法
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基于子空间方法的大规模网络流量异常检测 被引量：3
15
作者 王海龙 杨岳湘 李强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第11期153-156,共4页
采用子空间方法和主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)对大规模网络流量异常检测进行研究,并以校园网为实验环境,应用子空间方法和PCA实现了网络流量异常检测。通过实验结果与小波分析结果的对比,证明了基于子空间方法的大... 采用子空间方法和主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)对大规模网络流量异常检测进行研究,并以校园网为实验环境,应用子空间方法和PCA实现了网络流量异常检测。通过实验结果与小波分析结果的对比,证明了基于子空间方法的大规模网络流量异常检测是一种既简单又高效的方法。 展开更多
关键词 子空间方法 主成分分析 大规模网络流量 异常检测
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基于关联规则的无线通信网络异常数据检测方法 被引量：8
16
作者 程雅琼 《长江信息通信》 2022年第4期43-45,共3页
网络传输通信虽然方便了人们的生活工作,但是在实际应用的过程中时常会出现数据异常的情况,需要加强对其的检测程度,因此,对基于关联规则的无线通信网络异常数据检测方法进行设计。进行异常数据识别,同时,在关联规则下进行簇群检测目标... 网络传输通信虽然方便了人们的生活工作,但是在实际应用的过程中时常会出现数据异常的情况,需要加强对其的检测程度,因此,对基于关联规则的无线通信网络异常数据检测方法进行设计。进行异常数据识别,同时,在关联规则下进行簇群检测目标设定,设计低通信道检测模型,构建分布式关联检测架构,结合高斯正态检测实现无线通信网络异常数据检测。最终的测试结果表明:在不同的无线异常数据维数测试范围之中,对比于传统的直线方差检测组与传统分层无线检测组,文章所设计的关联规则异常数据检测组最终得出的误报率相对较低,这表明此检测方法的应用效果更佳,得出的检测误差也均在15%以下,具有实际应用的意义。 展开更多
关键词 关联规则 无线通信 网络异常 数据检测 检测方案 检测方法
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基于聚类分析的网络数据流异常检测方法 被引量：5
17
作者 张鸿雁 《长江信息通信》 2022年第12期54-56,共3页
为加强对网络数据流异常检测误报率的控制,进行多维度的动态化检测,营造更加稳定、可靠的数据流异常检测方法。文章结合聚类分析技术,构建网络数据流异常检测方法。先进行数据流模态的描述,针对数据的异常状态,完成并行聚类特征提取,随... 为加强对网络数据流异常检测误报率的控制,进行多维度的动态化检测,营造更加稳定、可靠的数据流异常检测方法。文章结合聚类分析技术,构建网络数据流异常检测方法。先进行数据流模态的描述,针对数据的异常状态,完成并行聚类特征提取,随即布设K-means异常感应节点,并以此作为基础,逐步构建聚类衰减检测模型,采用交叉部署法实现数据流异常检测。最终的异常检测结果表明:对比于传统概率数据流异常检测组、传统多模态数据流异常检测组,文章所设计的聚类分析数据流异常检测组最终得出的数据流异常检测误报率仅为1.01,实现了较为有效的控制,进一步提升了异常检测能力,逐步营造更加稳定、安全的检测环境,结构更加可靠、精准,具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 聚类分析 网络数据 数据流检测 检测方法 异常检测 数据整合
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一种新的网络流量异常检测方法 被引量：1
18
作者 薛丽军 第文军 蒋世奇 《燃气涡轮试验与研究》 2003年第3期45-49,共5页
针对传统检测方法存在的问题 ,提出了一种新型的网络流量异常检测方法。在对网络流量的自相似性参数 :Hurst参数、Hurst参数的时变函数H(t)的分析基础上 ,对网络流量异常带来的自相似性变化做了研究 ,并通过检测自相似性变化的异常来判... 针对传统检测方法存在的问题 ,提出了一种新型的网络流量异常检测方法。在对网络流量的自相似性参数 :Hurst参数、Hurst参数的时变函数H(t)的分析基础上 ,对网络流量异常带来的自相似性变化做了研究 ,并通过检测自相似性变化的异常来判断网络流量异常的出现。研究表明 。 展开更多
关键词 网络流量异常检测方法 统计分析 自相似性 实时限幅方法
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一种检测网络异常的小波方法
19
作者 郭永宁 邹柏贤 姚志强 《福建师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2003年第2期21-24,共4页
提出一种基于小波分析与自回归模型的检测方法 ,并应用它来分析模拟实验环境中收集的时间序列 .实验结果表明该方法是可行与有效的 ,而且优于泛化似然比检验法 ( GLR)
关键词 网络异常 网络检测 小波方法 小波分析 自回归模型 离散不变性小波变换 AR检测法 奇异点
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基于分层自编码器的异常网络流量检测
20
作者 张晓青 谷勇浩 田甜 《中兴通讯技术》 北大核心 2024年第5期81-86,共6页
通过研究现有异常网络流量检测技术存在的问题,提出了一种分层自编码器(HAE)集成模型,以无监督的学习方式摆脱了传统检测方法对于样本标签和攻击样本的依赖,以分层集成的方式学习正常流量的多种分布特征提高单个自编码的检测效果。与现... 通过研究现有异常网络流量检测技术存在的问题,提出了一种分层自编码器(HAE)集成模型,以无监督的学习方式摆脱了传统检测方法对于样本标签和攻击样本的依赖,以分层集成的方式学习正常流量的多种分布特征提高单个自编码的检测效果。与现有集成学习方式不同,HAE以串行的方式学习上一自编码器学得不好的样本,降低了训练和测试时间。仿真实验结果表明,相比传统的异常检测方法,HAE具有更高的检测率。 展开更多
关键词 分层自编码器 异常网络流量检测 无监督学习方法 集成学习
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