摘要：为了提高网络流量异常检测的效率和准确性,本研究设计并实现了一个基于深度学习的网络流量异常检测系统。该系统利用深度学习技术,对网络流量数据进行深入分析,旨在实现更高效、更精准的异常检测。同时讨论了所提出系统的缺陷与未来的改进方向。此研究对提升网络安全防护具有重要意义。

摘要：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。

摘要：网络流量异常检测是负载均衡、入侵检测、流量工程等应用的基础,但现有检测方案在遭受网络攻击、服务器发生软错误等异常情况下缺乏足够鲁棒性.为此,引入拟态防御思想,提出一种基于拟态防御的网络流量异常检测架构.通过设计多个异构检测模块,以增强检测鲁棒性.为减少拟态化构造引入的额外开销,设计了索引数据结构、迷你执行体.基于真实流量数据的初步实验结果表明,采用的多模裁决机制减少了检测假阳性,所提架构平均准确率强于传统异常检测方案.

摘要：在网络信息技术迅速发展的背景下,传统的网络监控方法面临诸多挑战,而人工智能(artificial intelligence,AI)技术的引入为此提供了新的解决方案。首先,介绍了一套高效、准确的网络流量监控与异常检测系统,提高对网络安全威胁的响应能力。其次,着重分析了系统的架构设计,包括数据采集、处理、AI分析和决策反馈各层的作用和优化策略。最后,特别强调了AI模型的选择、训练和优化过程,以及数据处理机制的重要性。本研究对于理解和解决网络安全中的实际问题具有重要意义,为未来在网络安全领域的AI应用提供了参考。

摘要：网络流量异常检测可以看作一种集体离群点检测问题。当前的离群点检测算法大多针对个体离群点,随着对大数据中离群点的研究深入,对集体离群点检测算法开始引起研究者关注。本文针对集体离群点识别,使用直方图来描述集体观测,提出了基于直方图的集体离群点检测算法。该算法把直方图的向量表示与隔离森林算法相结合,实现集体离群点检测,分别使用基于概率密度向量表示、累积概率密度向量、频数向量表示、累积频数向量表示在公开的有标签的基准数据集上进行实验,AUC值最低为0.972,最高为0.974,实验结果和Web服务器异常访问识别的实际应用表明了基于直方图的集体离群点检测的有效性。