光接入网大数据恶意用户检测管理系统研究

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各式各样日新月盛的新型应用在日常生活中不断涌现,由于目前网络安全监管机制并不健全,本文即以光接入网的恶意用户为研究对象,通过获取大量样本数据采集新特征及大数据分析,并与传统特征相结合,设定恶意用户和正常用户数据的特征区别并采用分类算法对恶意数据进行识别和判断。实验结果表明,本文的检测算法与传统算法相比准确率更高。
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