简介:摘要:当今互联网中的数据样本的数量、种类、规模和复杂性的呈现爆炸式增长,同时每个端口以及服务器上需要进行检测的的网络流量的规模也大大提高。虽然目前的网络流量跨多个维度并具有很多属性,但可以提取用作异常流量检测的属性不多,因此,需要把数据集中蕴含的信息价值较大的属性筛选出来进行异常流量检测。基于以上特点,本文提出了改进的 K-Means算法,对原始 K-Means算法初始质心的选择方法进行优化,使得算法可以进行更方便迅速的初始簇的选择,来大大降低迭代时间。由于一般离群点检测模型的准确率较低,本文还使用了关联规则挖掘算法,来从无异常数据的网络流量样本中筛选出纯净网络流量的特征属性,再根据这些特征对网络流量进行离群点检测。
简介:随着互联网的不断普及和发展,人们对网络的依赖程度越来越高,网络安全问题的严重性不容忽视。如今,恶意攻击和病毒传播等网络安全威胁加剧,严重威胁了个人和组织的信息安全。
简介:摘要:在网络流量中,如何快速地分析和发现危害我国家安全的恶意网络行为,尤其是不明网络攻击,这是目前我国网络安全迫切需要解决的一项重要的战略任务。当前,传统的“马奇诺”型的网络安全防护系统,由于其自身的独立性和演化的特性,在面对未知的网络攻击时,几乎没有任何还手之力,一般都是在修复过程中进行修复,而在修复过程中,一旦出现无法修复的漏洞,就会造成极大的破坏。突破“补死”思路,实现信息装备的安全性不依赖于其软件、硬件设计、生产运营和管理等方面的自主可控制,实现其固有的稳定与健壮性,并抵御各种随机失效与未知的网络攻击。5 G/6 G新一代通信系统的迅速普及,使得海量的网络数据出现了数据量大、维度复杂、未知威胁难以发现等特点,文章通过介绍网络流量异常检测的流程,延时特征,以及面临的技术调整等,详细的分析了当下网络安全面临的重重问题,以期为行业工作者提供一些参考帮助[1]。
简介:摘要:网络流量异常检测与分析在当前互联网环境中具有重要的意义。本文提出了一种基于人工智能的网络流量异常检测与分析方法。通过深度学习算法和大规模数据集的训练,实现了对网络流量中的异常行为进行准确检测和分析。实验结果表明,该方法在网络安全领域具有良好的应用前景和效果。
简介:摘要:随着网络应用范围的不断扩展,出现了许多不同类型的网络,网络上传输的数据类型增多,网络拥塞频率比以前也大幅增大,如何保证网络系统的正常运行显得尤为重要。基于大数据的发展为网络流量异常检测提供了很好的方法。网络流量是一种描述网络运行情况的重要指标,对网络流量异常行为进行检测,可以发现不正常的网络状态和危险,及时发展网络上出现的问题。因此,如何建立高正确率的网络流量异常检测模型成了应对目前网络流量异常问题的关键。本文主要介绍了网络异常流量的分类和检测方法概述,并简单地介绍了大数据环境下网络异常的检测,最后进行了仿真试验,希望能为网络异常检测发挥自己更大的力量。
简介:摘要本文对某核电RIS系统TPRIS52中高压安注泵冷热段同时注入时,B列热段注入三环管线上流量不足的情况,进行问题排查以及模拟对照试验后,发现三环管线上止回阀阀瓣装配错误。并根据阀瓣结构定性分析其对阀门阻力系数的影响关系得出一定结论。
简介:摘要:便携式液体超声声波流量仪设计不仅具有较高的准确高,同时其零件安装也相对简单,本文主要在于探讨如何利用便携超声声波流量仪设计开发用于安装液体超声流量仪表在线校准仪的方法,从而解决液体流量仪表在线校准问题。