一种基于SRU网络异常流量的检测方法及系统.pdf

一种基于神经网络的异常流量检测方法.docx PAGE 1- 一种基于神经网络的异常流量检测方法 一、引言随着互联网技术的飞速发展，网络安全问题日益突出，其中网络流量异常检测作为网络安全的重要组成部分，对于保障网络系统的稳定性和安全性具有重要意义。根据我国网络安全态势感知数据显示，近年来网络攻击事件呈上升趋势，其中流量异常检测成为网络安全防护的关键环节。据统计，2019年我国网络安全事件中，约70%与网络流量异常有关，这充分说明了异常流量检测在网络安全防护中的重要性。 异常流量检测旨在识别网络中的异常行为，包括恶意攻击、数据泄露等，以防止潜在的安全威胁。传统的异常流量检测方法主要基于规则匹配、统计分析和机器学习等技术，但这些方法在处理大

2025-01-20 约3.32千字 7页立即下载

一种基于超统计理论的网络流量异常检测方法.docx PAGE 1- 一种基于超统计理论的网络流量异常检测方法 一、超统计理论概述 (1)超统计理论起源于20世纪末，是一种处理复杂系统统计性质的新兴理论。它主要关注的是从大量数据中提取出系统的普遍规律，而不是依赖于对单个事件的详细分析。这一理论的核心思想是通过统计方法来揭示系统中的非平凡特征，如幂律分布、自相似性等。在超统计理论中，研究者们不再将注意力集中在单个个体的行为上，而是关注整个系统的宏观统计行为，从而能够从大量的随机事件中识别出潜在的规律性。 (2)超统计理论在多个领域都有广泛的应用，包括物理学、生物学、经济学和计算机科学等。在网络流量分析领域，超统计理论被用来识别网络中的异常行为，这对

2025-01-19 约2.7千字 5页立即下载

一种基于SVM的网络异常流量检测新方法.docx PAGE 1- 一种基于SVM的网络异常流量检测新方法一、1.引言随着互联网技术的飞速发展，网络安全问题日益突出。网络攻击手段不断创新，对网络环境的稳定性和安全性构成了严重威胁。在这样的背景下，网络流量监控和异常检测技术成为保障网络安全的关键。传统的异常检测方法往往依赖于规则匹配或统计分析，但这些方法在面对复杂多变的网络环境时，往往存在误报率高、检测效果不佳等问题。因此，开发一种高效、准确、实时的网络异常流量检测技术具有重要的实际意义。近年来，支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种有效的分类方法，在多个领域得到了广泛应用。SVM通过寻找最佳的超平面来实现分

2025-01-23 约2.59千字 5页立即下载

一种基于KNN半监督学习模型的网络流量异常检测方法与系统[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于KNN半监督学习模型的网络流量异常检测方法与系统[发明专利] 一、背景与意义随着互联网技术的飞速发展，网络已经成为现代社会不可或缺的一部分。网络流量的异常检测对于保障网络安全、预防网络攻击以及维护网络稳定具有重要意义。近年来，网络攻击手段日益复杂，传统的基于规则或特征的方法在处理未知或新型攻击时存在局限性。因此，研究一种高效、准确的网络流量异常检测方法成为网络安全领域的研究热点。半监督学习作为一种机器学习方法，能够在只有少量标记样本的情况下，通过利用大量未标记样本的信息来提高学习模型的性能。K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法作为一种经典的分

2025-01-21 约2.76千字 5页立即下载

一种基于混合神经网络的异常流量检测方法及系统[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于混合神经网络的异常流量检测方法及系统[发明专利] 一、引言随着互联网的快速发展，网络流量日益庞大，异常流量检测成为网络安全领域的重要课题。传统的异常流量检测方法通常依赖于特征工程，需要人工提取和设计特征，费时费力且难以捕捉到复杂的异常模式。近年来，神经网络技术取得了显著的进展，在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。将神经网络应用于异常流量检测，有望提高检测的准确性和效率。然而，单一的神经网络模型在处理高维、非线性问题时会存在过拟合和泛化能力不足的问题。因此，本文提出一种基于混合神经网络的异常流量检测方法，旨在提高异常流量的检测性能。在网络安全领域，异常流

2025-01-19 约3.58千字 7页立即下载

一种基于混合神经网络的异常流量检测方法及系统.docx PAGE 1- 一种基于混合神经网络的异常流量检测方法及系统 第一章引言在当今信息时代，网络已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。随着互联网技术的飞速发展，网络流量日益增长，网络安全问题也日益突出。其中，异常流量检测作为网络安全防护的重要环节，对于保障网络系统的稳定运行和数据安全具有重要意义。近年来，随着人工智能技术的不断进步，基于机器学习的异常流量检测方法得到了广泛关注和研究。 异常流量检测旨在识别和阻止那些对网络系统造成潜在威胁的异常行为。传统的异常流量检测方法主要依赖于规则匹配和统计分析，但这些方法往往难以适应复杂多变的网络环境，容易产生误报和漏报。因此，研究一种高效、准确的异

2025-01-21 约3.84千字 7页立即下载

一种基于哈希算法的异常流量并行检测方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112965970 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110305980.6 G06F 16/2455 (2019.01)

2023-06-07 约1.86万字 14页立即下载

基于活跃熵的网络异常流量检测方法.docx PAGE 1- 基于活跃熵的网络异常流量检测方法 第一章活跃熵理论概述 (1)活跃熵理论是近年来在复杂网络分析领域兴起的一种新颖的度量方法。该理论基于信息熵的概念，通过计算网络中各个节点的活跃程度，从而对网络的整体结构和动态行为进行量化。活跃熵的核心思想是，网络中节点的活跃程度越高，其信息熵值越大，反之则越小。这种度量方法能够有效地捕捉网络中信息的流动和节点的相互作用，为网络异常检测提供了新的视角。 (2)在活跃熵理论中，活跃度的计算通常基于节点在一段时间内的信息交换量。具体来说，可以通过统计节点在时间窗口内的入度、出度或两者之和来衡量其活跃程度。在此基础上，通过计算整个网络中所有节点的活跃度

2025-01-19 约3.26千字 6页立即下载

基于残差双向SRU网络的跌倒检测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112818869 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110150129.0 (22)申请日 2021.02.03 (71)申请人三峡大学地址 44

2023-06-03 约1.47万字 18页立即下载

一种基于CNN_LSTM的网络流量异常检测方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于CNN_LSTM的网络流量异常检测方法[发明专利] 一、引言随着互联网的飞速发展，网络安全问题日益凸显，网络流量异常检测作为网络安全的重要手段，在保障网络安全中扮演着至关重要的角色。近年来，随着深度学习技术的兴起，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理时间序列数据方面展现出强大的能力。本文提出了一种基于CNN_LSTM的网络流量异常检测方法，旨在提高检测精度和效率。 网络流量异常检测的研究背景源于网络攻击手段的不断演变。据相关数据显示，网络攻击事件每年以30%的速度增长，其中网络流量异常是攻击者常用的手段之一。例如，2016年全球范围内发生的勒索软件

2025-01-21 约3.24千字 6页立即下载

基于机器学习的异常网络流量检测方法.docx PAGE 1- 基于机器学习的异常网络流量检测方法 一、1.异常网络流量检测概述 (1)异常网络流量检测是网络安全领域中的一个重要研究方向，其目的是识别和防御来自网络中的恶意流量，保护网络资源免受攻击。随着互联网技术的飞速发展，网络攻击手段日益复杂多变，传统的基于规则的方法在应对新型攻击时显得力不从心。因此，基于机器学习的异常检测方法应运而生，通过学习正常网络流量的特征，自动识别出异常行为，为网络安全提供更有效的保障。 (2)异常网络流量检测主要包括两个阶段：特征提取和异常检测。特征提取阶段，通过对网络流量数据进行预处理和特征提取，将原始数据转化为机器学习模型可理解的输入。常见的特征包括流量大

2025-01-19 约3.34千字 6页立即下载

基于机器学习的网络流量异常检测方法研究.docx PAGE 1- 基于机器学习的网络流量异常检测方法研究一、1.研究背景与意义 (1)随着互联网的飞速发展，网络流量异常检测在网络安全领域的重要性日益凸显。网络流量异常检测是指通过分析网络流量数据，识别出潜在的安全威胁和异常行为，从而保障网络系统的安全稳定运行。在当前网络安全威胁日益复杂多变的背景下，传统的基于规则和特征匹配的检测方法已难以满足实际需求。因此，研究基于机器学习的网络流量异常检测方法具有重要的理论意义和实际应用价值。 (2)机器学习作为一种强大的数据分析工具，在网络安全领域已经得到了广泛应用。机器学习算法能够从大量的网络流量数据中自动学习特征，并识别出潜在的模式和异常行为，从而提

2025-01-18 约3.47千字 7页立即下载

基于特征抽取的网络异常流量检测方法与实例分析.docx PAGE 1- 基于特征抽取的网络异常流量检测方法与实例分析第一章网络异常流量检测概述 (1)网络异常流量检测是网络安全领域的一个重要研究方向，其核心目标是识别并预警网络中潜在的安全威胁。随着互联网的快速发展，网络攻击手段日益复杂多样，传统的安全防护手段难以有效应对新型威胁。因此，研究有效的网络异常流量检测方法具有重要的现实意义。网络异常流量检测旨在通过对网络数据流的实时监测和分析，识别出异常行为，从而实现对潜在攻击的及时预警和响应。 (2)网络异常流量检测方法主要包括基于特征抽取、基于统计分析和基于机器学习等。其中，基于特征抽取的方法通过提取网络流量中的关键特征，利用这些特征对流量进行分类

2025-01-21 约2.71千字 5页立即下载

基于LSTM与改进残差网络优化的异常流量检测方法.docx PAGE 1- 基于LSTM与改进残差网络优化的异常流量检测方法 一、1.异常流量检测背景与意义 (1)随着互联网技术的飞速发展，网络流量数据呈现出爆炸式增长，网络攻击和异常流量检测成为网络安全领域的重要课题。异常流量检测旨在识别和预警网络中的异常行为，以保障网络系统的安全稳定运行。在金融、政府、企业等关键领域，网络攻击可能导致严重后果，如信息泄露、经济损失甚至社会秩序紊乱。因此，研究高效的异常流量检测方法对于维护网络安全具有极其重要的意义。 (2)传统的异常流量检测方法主要依赖于规则匹配、统计分析和机器学习等技术。然而，这些方法在处理复杂多变的数据时存在局限性，如规则匹配难以覆盖所有异常情况

2025-01-21 约2.94千字 6页立即下载

基于机器学习的网络异常流量检测方法.docx PAGE 1- 基于机器学习的网络异常流量检测方法 一、1.网络异常流量检测概述 (1)网络异常流量检测是网络安全领域的一个重要研究方向，其主要目的是识别和防御针对网络系统的恶意攻击和异常行为。随着互联网的普及和网络安全威胁的日益复杂化，网络异常流量检测技术的研究和应用显得尤为重要。传统的异常流量检测方法主要包括基于规则、基于统计和基于专家系统等，但这些方法往往存在误报率高、难以适应动态变化的网络环境等问题。近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的网络异常流量检测方法逐渐成为研究热点。 (2)基于机器学习的网络异常流量检测方法通过训练模型学习正常流量和异常流量的特征差异，从而实现对异

2025-01-22 约1.96千字 4页立即下载