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为您找到包含“Network traffic detection”的内容共4

张凯宁,辛阳

2020-01-14

针对传统异常检测算法实时性差、正确识别率低且误判率高等问题,本文提出一种多次随机映射以及无监督聚类算法相组合的改良算法。利用随机映射进行网络数据包的汇聚,以获取待测对象的时间序列;对各流量序列进行EM聚类检测得到多个待定异常集;对待定异常集进行交集操作,从中得出最终异常对象集。实验表明,改进算法具有较高的准确率和低误判率,能够有效检测网络中的异常数据。

School of Cyberspace Security,Beijing University of Post and Telecommunication 100876,School of Cyberspace Security,Beijing University of Post and Telecommunication 100876

#计算机科学技术#

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段颖娴

2014-12-30

对于目前的网络拓扑感知方案,尤其是在大型网络和经常变化的网络中,对节点负载与网络稳定性有很大的影响。本文在分析现有网络拓扑感知方案的基础上,首先提出一种新型的路由架构,即"物理上分布,逻辑上集中"的新型路由架构。在此路由架构上增加了网络流量识别模块与业务类型感知模块,最终形成一种智慧型网络拓扑感知方案。其中网络流量识别模块包括网络流量检测与监控技术,业务类型感知模块主要包括业务流识别技术。该方案基于Linux平台并通过C语言开发实现。实验结果表明,该方案在保证网络拓扑准确呈现的同时,能够支持网络流量识别与业务类型感知,具有较高的使用价值。

北京邮电大学网络技术研究院,北京,100876

#计算机科学技术#

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杨健,李文敏

2020-02-17

目前针对HTTP洪泛攻击的主要检测方案围绕网络流量统计特征,但存在重要特征选择及评估的问题。本文针对此局限性,根据攻击检测点提出5大类别特征,并进一步提出一种基于梯度上升树混合式组合算法的HTTP洪泛检测自适应特征工程。经过过滤式单变量评估流程和基于梯度上升树的递归特征消除流程,能有效获得重要特征子集,提高对HTTP洪泛攻击的分类效果。

State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

#计算机科学技术#

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陈俊泰,秦素娟

2020-04-15

本文针对基于机器学习的网络流量异常检测中无标签预测的问题进行了研究。考虑到有些流量数据集中没有标记好的数据或难以进行标记工作,需要用无监督学习的方法来解决问题。本文提出了一种基于主要特征的自动数据标记方案。从多个角度着手提高曲线下面积(AUC)指标的精度,相比于准确率的指标,能更好地展现数量较少的异常类的预测效果。将分组后的特征映射到低维特征空间,采用聚类方法进行标记。最后,对多个数据集合进行了实验验证。结果表明,该方案能够提高AUC值。

北京邮电大学网络技术研究院,北京 100876 ,北京邮电大学网络技术研究院,北京 100876

#计算机科学技术#

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