【摘 要】
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针对传统模型的网络流量异常检测正确率低,检测时间长的难题,设计了一种大数据环境下的网络流量异常检测模型。首先,对网络流量异常检测的研究现状进行分析,找到引起当前检测
【基金项目】
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贵州省科学技术联合基金项目(黔科合LH字[2016]7023号)~~
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针对传统模型的网络流量异常检测正确率低,检测时间长的难题,设计了一种大数据环境下的网络流量异常检测模型。首先,对网络流量异常检测的研究现状进行分析,找到引起当前检测模型不足的原因;然后,采用HDOOP平台设计基于最小二乘支持向量机的网络流量异常检测模型;最后,在Maltab 2014平台下进行网络流量异常检测实验。实验结果表明,该模型可以准确对网络流量异常现象进行检测,获得了比其他模型更优的网络流量异常检测结果,具有更高的实际应用价值。
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