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基于不平衡数据的网络流量异常检测方法研究
1
作者 蔡登江 《电子设计工程》 2025年第1期46-50,共5页
为有效解决不平衡数据影响的问题,确保面对大规模网络流量数据异常检测的实时性,提出了基于不平衡数据的网络流量异常检测方法。通过优化SMOTE(合成少数类过采样)算法对含不平衡数据的网络流量数据进行平衡处理,将得到的数据集通过核主... 为有效解决不平衡数据影响的问题,确保面对大规模网络流量数据异常检测的实时性,提出了基于不平衡数据的网络流量异常检测方法。通过优化SMOTE(合成少数类过采样)算法对含不平衡数据的网络流量数据进行平衡处理,将得到的数据集通过核主成分分析方法实现特征提取后,输入到卷积神经网络中。通过卷积和池化过程进一步实现网络流量数据深度特征提取,依据Softmax分类层对网络流量特征进行分类,利用训练好的卷积神经网络预测模型实现不平衡数据的网络流量异常检测。通过实验验证,该方法展现出了良好的效率和稳定性。在迭代次数为40次时,实现最佳不平衡数据处理结果,能够对异常数据进行精准识别。 展开更多
关键词 不平衡数据 网络流量异常检测 优化SMOTE算法 核主成分分析 卷积神经网络 Softmax分类
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基于强化学习的网络流量异常检测方法
2
作者 唐科 《计算机应用文摘》 2025年第3期144-146,共3页
随着网络安全问题的日益严峻,作为保障网络安全的重要手段之一,网络流量异常检测受到了广泛关注。基于统计和机器学习的传统网络流量异常检测方法在处理复杂网络环境时存在诸多局限性,因此文章提出了一种基于强化学习的网络流量异常检... 随着网络安全问题的日益严峻,作为保障网络安全的重要手段之一,网络流量异常检测受到了广泛关注。基于统计和机器学习的传统网络流量异常检测方法在处理复杂网络环境时存在诸多局限性,因此文章提出了一种基于强化学习的网络流量异常检测方法,旨在提高检测的准确性和效率。通过构建强化学习模型,自动学习网络流量的特征和模式,实现了实时、准确的异常检测。 展开更多
关键词 网络流量 异常检测 强化学习
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基于PCA和GMM的宽带网络流量异常检测方法
3
作者 周永博 《通信电源技术》 2024年第15期192-194,共3页
随着网络规模和复杂度的不断提升,宽带网络流量异常检测成为保障网络稳定运行的关键。文章研究一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的宽带网络流量异常检测方法。首先,利... 随着网络规模和复杂度的不断提升,宽带网络流量异常检测成为保障网络稳定运行的关键。文章研究一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的宽带网络流量异常检测方法。首先,利用PCA技术对网络流量数据进行特征提取与降维处理,以降低数据的维度和复杂性;其次,采用GMM对降维后的数据进行分类;最后,使用KDD 99数据集对所提方法进行测试。实验表明,该方法能够有效检测宽带网络中的异常流量,具有较高的适应性和稳定性。 展开更多
关键词 主成分分析(PCA) 高斯混合模型(GMM) 网络流量 异常检测
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一种新的网络流量异常检测方法 被引量：1
4
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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NMF-NAD:基于NMF的全网络流量异常检测方法 被引量：4
5
作者 魏祥麟 陈鸣 +1 位作者 张国敏 黄建军 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期54-61,共8页
提出了一种基于非负矩阵分解(NMF,non-negative matrix factorization)的多元异常检测算法(NMF-NAD,NMF based network-wide traffic anomalies detection),该算法首先采用非负子空间方法对流量矩阵进行重构,然后基于重构误差利用Shewh... 提出了一种基于非负矩阵分解(NMF,non-negative matrix factorization)的多元异常检测算法(NMF-NAD,NMF based network-wide traffic anomalies detection),该算法首先采用非负子空间方法对流量矩阵进行重构,然后基于重构误差利用Shewhart控制图进行异常检测。模拟实验与因特网实测数据的分析表明,NMF-NAD算法有较高的检测精度和较低的处理复杂度。 展开更多
关键词 网络流量 异常检测 非负矩阵分解 连续异常
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基于相对熵的网络流量异常检测方法 被引量：8
6
作者 张登银 廖建飞 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2012年第5期26-31,共6页
网络流量的异常检测是网络安全领域一个重要分支,目标是及时准确地检测网络中发生的突发攻击事件。现有流量异常检测方法如数据挖掘、小波分析等方法或因检测效果较差,或因算法复杂,难以满足实时在线流量检测的应用需求。文中引入信息... 网络流量的异常检测是网络安全领域一个重要分支,目标是及时准确地检测网络中发生的突发攻击事件。现有流量异常检测方法如数据挖掘、小波分析等方法或因检测效果较差,或因算法复杂,难以满足实时在线流量检测的应用需求。文中引入信息熵概念,通过对网络流量进行分维和分层实时计算网络流量相对熵,提出了一种基于相对熵的流量异常检测方法,算法时间复杂度为O(N×log2N×D)。实验分析表明,当检测率达到0.80～0.85时,误报率控制在0.03～0.05,可同时满足系统实时性和准确性要求。 展开更多
关键词 网络流量 异常检测 信息熵
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自适应滤波实时网络流量异常检测方法 被引量：5
7
作者 颜若愚 郑庆华 牛国林 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期1-5,共5页
针对网络中的各种常见攻击,提出一种基于自适应滤波的网络流量异常检测方法.首先对多种流量指标进行递推最小二乘法预测,然后以预测误差所构造的统计量容许范围进行异常检测,最后对检测结果实施归一化评估.该方法具有无需任何历史训练... 针对网络中的各种常见攻击,提出一种基于自适应滤波的网络流量异常检测方法.首先对多种流量指标进行递推最小二乘法预测,然后以预测误差所构造的统计量容许范围进行异常检测,最后对检测结果实施归一化评估.该方法具有无需任何历史训练数据、能大量减少报警次数、突出报警严重程度的特点.在DARPA入侵检测评估数据集上的实验表明,所提方法更适合检测拒绝服务攻击引起的异常,较之相同权向量下的同类方法,其异常检测率、误报率和检测速度等性能更好. 展开更多
关键词 网络流量 递归最小二乘法 拒绝服务攻击 异常检测
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基于SA-WGAN的网络流量异常检测方法 被引量：5
8
作者 杨金宝 段雪源 +1 位作者 王坤 付钰 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期83-89,共7页
针对网络流量数据的海量、复杂、多维、不平衡、低价值密度等特点,提出了一种引入了自注意力机制的WGAN异常检测方法。该方法将轻量化的自注意力机制嵌入到WGAN中,充分挖掘了流量数据中的潜在关联性,利用生成误差和重构误差评估了综合... 针对网络流量数据的海量、复杂、多维、不平衡、低价值密度等特点,提出了一种引入了自注意力机制的WGAN异常检测方法。该方法将轻量化的自注意力机制嵌入到WGAN中,充分挖掘了流量数据中的潜在关联性,利用生成误差和重构误差评估了综合异常得分,再利用自适应窗口技术进行异常初判和异常裁剪。实验结果表明:该方法在精确率、召回率和F1值等指标的检测性能上,较传统的生成式异常检测方法有明显提升。 展开更多
关键词 网络流量 自注意力机制 生成对抗网络 异常检测
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一种基于非参数统计理论的网络流量异常检测方法
9
作者 丁帆 杨越 李军 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第11期23-26,共4页
提出了一种新的基于非参数高斯核函数分布的网络流量异常检测方法.与目前核函数应用于分类、神经网络、机器学习的方法和原理均不同,针对异常发生时流量出现的扰动,使用能显著反映流量形状变化的核带宽作为特征统计量,进行网络流量分析... 提出了一种新的基于非参数高斯核函数分布的网络流量异常检测方法.与目前核函数应用于分类、神经网络、机器学习的方法和原理均不同,针对异常发生时流量出现的扰动,使用能显著反映流量形状变化的核带宽作为特征统计量,进行网络流量分析.实验结果表明,该方法能显著降低计算复杂度和误检率,提高检测率. 展开更多
关键词 网络流量 异常检测 非参数统计 核函数
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基于多尺度特征的网络流量异常检测方法 被引量：25
10
作者 段雪源 付钰 +2 位作者 王坤 刘涛涛 李彬 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期65-76,共12页
针对传统的网络流量异常检测方法大都只关注流量数据的细粒度特征,对多尺度特征信息利用不充分,可能导致异常检测结果准确率不高的问题,提出了一种基于多尺度特征的网络流量异常检测方法。使用多个不同尺度的滑动窗口将原始流量划分为... 针对传统的网络流量异常检测方法大都只关注流量数据的细粒度特征,对多尺度特征信息利用不充分,可能导致异常检测结果准确率不高的问题,提出了一种基于多尺度特征的网络流量异常检测方法。使用多个不同尺度的滑动窗口将原始流量划分为多个观察跨度的子序列,利用小波变换技术重构各个子序列的多层级序列,链式SAE通过特征空间映射生成多层级重构序列,各层级的分类器根据重构序列的误差进行异常的初步判定,采用加权投票策略对各层级的初步判定结果进行汇总,形成最终结果判定。实验结果表明,所提方法可有效挖掘网络流量的多尺度特征信息,对异常流量的检测性能较传统方法有明显提升。 展开更多
关键词 网络流量 异常检测 多尺度特征 小波变换
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结合马氏距离与自编码器的网络流量异常检测方法 被引量：15
11
作者 李贝贝 彭力 戴菲菲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期133-142,共10页
当前网络流量数据规模较大且分布不均衡,传统网络流量异常检测方法检测准确率较低。提出一种结合马氏距离和自编码器的检测方法,使用马氏距离倒数及判别阈值快速检测部分正常数据以减少训练数据量,同时,在自编码器代价函数中添加马氏距... 当前网络流量数据规模较大且分布不均衡,传统网络流量异常检测方法检测准确率较低。提出一种结合马氏距离和自编码器的检测方法,使用马氏距离倒数及判别阈值快速检测部分正常数据以减少训练数据量,同时,在自编码器代价函数中添加马氏距离度量项以增强自编码器的特征提取能力。在此基础上,将自编码器与分类器相结合以解决网络参数初始化问题,并通过调整自编码神经网络交叉熵损失函数中各项的权重,提高自编码神经网络对数据分布不均衡数据集的训练效果。实验结果表明,该方法在CICIDS2017数据集、NSL-KDD数据集上的异常检测准确率分别高达97.60%、99.84%,在CICIDS2017数据集上的F1值为0.9413,高于DNN、LSTM、C-LSTM等方法。 展开更多
关键词 网络流量异常检测 神经网络 马氏距离 自编码器 自编码神经网络
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基于融合马尔科夫模型的工控网络流量异常检测方法 被引量：3
12
作者 马标 胡梦娜 +3 位作者 张重豪 周正寅 贾俊铖 杨荣举 《信息安全学报》 CSCD 2022年第3期17-32,共16页
虽然工业互联网为现代工业注入了新的活力,极大地提高了工业生产效率,但是网络化也给工业控制系统带来了更多的威胁。近年来,国内外发生了多起工控入侵事件,严重影响了工业生产安全,工控安全问题愈发突出。为确保现代工业向着数字化、... 虽然工业互联网为现代工业注入了新的活力,极大地提高了工业生产效率,但是网络化也给工业控制系统带来了更多的威胁。近年来,国内外发生了多起工控入侵事件,严重影响了工业生产安全,工控安全问题愈发突出。为确保现代工业向着数字化、自动化等方向稳定发展,有效的工控系统入侵检测方法成为了研究重点。针对工业控制系统中现有的方法对于多周期混合的流量无法进行有效分离、难以检测和防御更加复杂的语义攻击的情况,充分利用工业流量高周期性和高相关性的特点,提出一种基于融合马尔科夫模型的工控网络流量异常检测方法。首先深度解析报文语义并将原始流量序列映射为hash字符串序列,然后根据字符串序列间的相关性生成状态转移图。接下来,根据状态转移图间各状态的出入关系和频率将子周期符号进行分类并依次构建DFA模型。为了检测更多语义攻击,该方法根据子周期间的出入关系和模型误报率将错误分解的长周期模式进行融合并在每个DFA模型的节点中加入时间间隔信息。在SCADA测试平台上进行实验验证,结果表明此方法能检测更多类型的攻击,对复杂语义攻击具有较高的检出率。 展开更多
关键词 工业控制系统 网络流量 异常检测 语义攻击
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一种基于特征选择的网络流量异常检测方法 被引量：6
13
作者 吴浩明 张斌 +1 位作者 周奕涛 廖仁杰 《信息工程大学学报》 2020年第6期711-718,共8页
为提高细粒度网络流量异常检测准确率,提出一种基于特征选择的串并行相结合的网络流量异常检测方法。该方法提出异常流量粗粒度检测、异常流量类型细粒度检测两级结构,针对每类流量的特点分别选择最优特征集进行异常检测,以提高检测准... 为提高细粒度网络流量异常检测准确率,提出一种基于特征选择的串并行相结合的网络流量异常检测方法。该方法提出异常流量粗粒度检测、异常流量类型细粒度检测两级结构,针对每类流量的特点分别选择最优特征集进行异常检测,以提高检测准确率。首先使用一个二分类器对网络流量进行粗粒度检测,以快速区分正常和异常流量;然后采用多个二分类器并行检测与单个多分类器检测相结合的方式识别异常流量所属类型,避免串行检测方式错误累积效应,在提高检测准确率的同时缩短检测时间;最后基于Storm平台使用NSL-KDD数据集进行实验验证。结果表明该方法检测准确率较高,有效提高了对各类异常流量的检测精准率、召回率。 展开更多
关键词 网络流量异常检测 特征选择 二分类器 Storm平台
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基于EMD的电厂网络流量异常检测方法 被引量：8
14
作者 赵博 张华峰 +3 位作者 张驯 赵金雄 孙碧颖 袁晖 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第S11期464-468,共5页
针对新能源电厂网络系统安全威胁检测需求,以及现有网络安全异常检测方法自适应能力差、人工参与多、误报率高等问题,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的自适应实时异常检测方法。该方法首先对新能源电厂... 针对新能源电厂网络系统安全威胁检测需求,以及现有网络安全异常检测方法自适应能力差、人工参与多、误报率高等问题,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的自适应实时异常检测方法。该方法首先对新能源电厂网络中的流量进行多个维度的特征刻画,实现流量特征建模;然后在此基础上对特征指标进行自适应经验模态分解、方差计算、高斯拟合和阈值确定,以实现对流量特征指标的自适应异常检测和安全告警。采用典型攻击样本集合对本文方法和基于小波变换的异常检测方法进行了对比测试,测试结果表明,该方法能够准确、实时、自适应地识别未知流量异常,检测效果在准确率、误报率方面优于基于小波变换的异常检测方法。 展开更多
关键词 新能源电厂 网络流量 异常检测 经验模态分解
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基于机器学习的舰船通信网络流量异常检测方法 被引量：4
15
作者 潘志安 庞国莉 刘庆杰 《舰船科学技术》 北大核心 2023年第21期213-216,共4页
针对舰船通信网络流量易受噪声成分影响,导致流量异常检测精度下降问题,提出基于机器学习的舰船通信网络流量异常检测方法。该方法使用基于小波变换的网络流量预处理方法,细化舰船通信网络原始流量数据,由小波阈值将细化后流量数据进行... 针对舰船通信网络流量易受噪声成分影响,导致流量异常检测精度下降问题,提出基于机器学习的舰船通信网络流量异常检测方法。该方法使用基于小波变换的网络流量预处理方法,细化舰船通信网络原始流量数据,由小波阈值将细化后流量数据进行去噪处理后,通过基于机器学习的流量异常检测模型,以前向传播训练、反向传播训练的方式,训练稳定的卷积循环神经网络,将去噪后流量数据样本输入网络中,分类检测通信网络流量数据是否异常。实验结果显示:所提方法有效去除舰船通信网络流量噪声成分后,可提高舰船通信网络流量异常检测精度,无错检情况,且检测范围更全面。 展开更多
关键词 机器学习 舰船通信 网络流量 异常检测 小波变换 卷积循环神经网络
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基于多特征识别的非线性网络流量异常检测方法 被引量：2
16
作者 贾万祥 张平华 《湖北科技学院学报》 2023年第2期145-150,共6页
为了准确检测异常网络流量,保护网络安全,提出基于多特征识别的非线性网络流量异常检测方法。使用基于Filter模型和Wrapper模型的网络流量特征选择方法,提取网络流量有效特征集;将此特征作为基于多特征残差分析的网络异常流量检测模型... 为了准确检测异常网络流量,保护网络安全,提出基于多特征识别的非线性网络流量异常检测方法。使用基于Filter模型和Wrapper模型的网络流量特征选择方法,提取网络流量有效特征集;将此特征作为基于多特征残差分析的网络异常流量检测模型检测样本,在此特征集中识别7种重要非线性网络流量属性并建立属性矩阵,将所建立属性矩阵以CUR矩阵的形式实施分解、残差运算,按照残差与预设阈值完成异常检测。实验结果表示:将该方法阈值设成0.81,在某校园的千兆局域网异常网络流量检测中,该方法能够准确协助入侵检测系统监控网络流量异常情况并准确预警。 展开更多
关键词 多特征识别 非线性 网络流量 异常检测 残差
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基于Hurst参数基准值自适应更新的网络流量异常检测方法 被引量：4
17
作者 李国 《广东通信技术》 2023年第6期64-68,共5页
现有大规模网络随机上网行为对网络流量造成波动幅度大导致传统流量异常检测算法存在虚警率过高的问题,提出一种基于Hurst参数基准值自适应更新的网络流量异常检测方法。首先,利用小波变化来求解Hurst参数;然后,引入网络流量波动变量控... 现有大规模网络随机上网行为对网络流量造成波动幅度大导致传统流量异常检测算法存在虚警率过高的问题,提出一种基于Hurst参数基准值自适应更新的网络流量异常检测方法。首先,利用小波变化来求解Hurst参数;然后,引入网络流量波动变量控制值来更新Hurst参数基准值;最后,结合动态更新的Hurst参数基准值来判断网络流量是否存在异常。仿真表明,本文的方法可根据网络流量波动幅度自适应更新Hurst参数基准值,从而具有更高的准确率和鲁棒性,流量检测准确率高、虚警率低。 展开更多
关键词 网络流量异常检测 Hurst参数基准值 自适应更新
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基于粒子群算法的网络流量异常检测方法
18
作者 吉志强 吕亚玲 《信息与电脑》 2023年第14期103-105,共3页
由于网络流量异常数据具有维数大和冗余度高等特征,导致传统方法的检测精度较低,为此提出基于粒子群算法的网络流量异常检测方法。首先,采集网络流量数据,并进行外部参数提取与流量过滤等预处理;其次,基于粒子群算法优化分类规则的编码... 由于网络流量异常数据具有维数大和冗余度高等特征,导致传统方法的检测精度较低,为此提出基于粒子群算法的网络流量异常检测方法。首先,采集网络流量数据,并进行外部参数提取与流量过滤等预处理;其次,基于粒子群算法优化分类规则的编码方案;最后,进行实验分析。实验结果表明,该方法的性能优于对照组,能够最大限度地保障检测结果的准确性。 展开更多
关键词 粒子群算法 网络流量 异常检测 检测方法
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网络流量特征的异常分析与检测方法综述
19
作者 李海龙 崔治安 沈燮阳 《信息网络安全》 北大核心 2025年第2期194-214,共21页
随着互联网的普及和网络安全威胁的日益增加,网络流量特征的异常分析与检测已成为网络安全领域的重要研究课题。文章主要对近年来网络流量特征的异常分析与检测方法进行研究,首先,介绍了网络流量异常分析的基本概念和类型;其次,详细讨... 随着互联网的普及和网络安全威胁的日益增加,网络流量特征的异常分析与检测已成为网络安全领域的重要研究课题。文章主要对近年来网络流量特征的异常分析与检测方法进行研究,首先,介绍了网络流量异常分析的基本概念和类型;其次,详细讨论了当前主要的异常检测技术,包括基于统计学、信息论、图论、机器学习以及深度学习的方法;然后,对常见的网络流量异常检测方法进行对比分析;最后,探讨当前研究面临的挑战和未来的发展方向。 展开更多
关键词 网络安全 网络流量特征 异常分析与检测 深度学习
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基于深度学习的网络流量异常行为检测与防御系统设计
20
作者 叶磊 《互联网周刊》 2025年第7期53-55,共3页
近年来,随着网络攻击手段不断升级,传统的网络安全防护措施已难以完全满足检测和防御需求,亟须建立基于数据驱动的智能化网络安全防御系统。本文提出一种基于深度学习的网络流量异常行为检测与防御系统,利用深度神经网络自动学习正常网... 近年来,随着网络攻击手段不断升级,传统的网络安全防护措施已难以完全满足检测和防御需求,亟须建立基于数据驱动的智能化网络安全防御系统。本文提出一种基于深度学习的网络流量异常行为检测与防御系统,利用深度神经网络自动学习正常网络流量模式,对异常行为进行高精度检测,并生成相应的防御策略。系统集成了多种深度学习模型和优化算法,具有自适应、高效、智能化等特点,可广泛应用于企业内外网、云环境等各种网络场景,为构建智能网络安全防御提供新的技术路径。 展开更多
关键词 网络流量异常检测 深度学习 网络安全防御 智能安全防护系统
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