【摘 要】
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网络的迅猛发展给人们的生活带来了极大的方便，但同时也出现了恶意流量。如何识别恶意流量，近年来国内外许多学者对此问题进行了大量的研究和实践。现有的大多数处理方法都基于
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网络的迅猛发展给人们的生活带来了极大的方便，但同时也出现了恶意流量。如何识别恶意流量，近年来国内外许多学者对此问题进行了大量的研究和实践。现有的大多数处理方法都基于机器学习的流程识别技术。在这些机器聋习方法中，支持向量机技术具有培训时间短、泛化能力强的优点。笔者分析了它的主要缺点，包括它需要大量的样本标签，导致高成本，并提出了一种基于支持向量机和协同训练的恶意流量检测方法。该方法通过引入Co-training半监督方法来减少样本标签的数量，保持分类的准确性。
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