【摘 要】
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针对真实网络流量缺乏标记数据集的问题,文章提出了一种无监督异常流量检测方法。通过对四川大学网络出口流量行为的分析和研究,构建了用户行为特征集,利用改进的k-means＋＋余弦
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针对真实网络流量缺乏标记数据集的问题,文章提出了一种无监督异常流量检测方法。通过对四川大学网络出口流量行为的分析和研究,构建了用户行为特征集,利用改进的k-means＋＋余弦聚类方法建立正常流量行为模型,通过度量流量行为与正常行为模型之间的偏离距离以识别异常流量。文章通过Spark大数据处理平台实现了特征抽取、k-means改进算法和异常检测的研发,通过实验验证了该方法的可行性和有效性,实验结果表明文章提出的方法对异常流量行为检测具有较高的准确性和敏感性。
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