【摘 要】
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为了增强网络攻击防护,保护网络信息安全,需要进行网络数据流异常检测,以便于发现网络异常状态,及时进行修复,为此,提出基于数学建模的网络数据流异常检测方法。通过对网络数
【基金项目】
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江西省教育厅科学技术研究项目(161561)
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为了增强网络攻击防护,保护网络信息安全,需要进行网络数据流异常检测,以便于发现网络异常状态,及时进行修复,为此,提出基于数学建模的网络数据流异常检测方法。通过对网络数据流的分析,将其划分为周期性与随机性网络数据流两类,结合周期性数据流的数据包生成速度、数据包大小及传输延时,构建周期性网络数据流数学模型,利用泊松分布对随机性网络数据流进行建模;通过深度学习训练机对网络数据流正常与异常状态进行样本分析,引入逻辑回归模型,结合网络数据流模型对应的数据流特征实现异常检测。实验结果表明,该网络数据流异常检测方法的检
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