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网络流量特征的异常分析与检测方法综述
被引量：
2
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作者
李海龙
崔治安
沈燮阳
《信息网络安全》
北大核心
2025年第2期194-214,共21页
随着互联网的普及和网络安全威胁的日益增加,网络流量特征的异常分析与检测已成为网络安全领域的重要研究课题。文章主要对近年来网络流量特征的异常分析与检测方法进行研究,首先,介绍了网络流量异常分析的基本概念和类型;其次,详细讨...
随着互联网的普及和网络安全威胁的日益增加,网络流量特征的异常分析与检测已成为网络安全领域的重要研究课题。文章主要对近年来网络流量特征的异常分析与检测方法进行研究,首先,介绍了网络流量异常分析的基本概念和类型;其次,详细讨论了当前主要的异常检测技术,包括基于统计学、信息论、图论、机器学习以及深度学习的方法;然后,对常见的网络流量异常检测方法进行对比分析;最后,探讨当前研究面临的挑战和未来的发展方向。
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关键词
网络安全
网络流量特征
异常分析与检测
深度学习
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职称材料
题名
网络流量特征的异常分析与检测方法综述
被引量：
2
1
作者
李海龙
崔治安
沈燮阳
机构
火箭军工程大学作战保障学院
出处
《信息网络安全》
北大核心
2025年第2期194-214,共21页
基金
国家自然科学基金[62176263,62103434]。
文摘
随着互联网的普及和网络安全威胁的日益增加,网络流量特征的异常分析与检测已成为网络安全领域的重要研究课题。文章主要对近年来网络流量特征的异常分析与检测方法进行研究,首先,介绍了网络流量异常分析的基本概念和类型;其次,详细讨论了当前主要的异常检测技术,包括基于统计学、信息论、图论、机器学习以及深度学习的方法;然后,对常见的网络流量异常检测方法进行对比分析;最后,探讨当前研究面临的挑战和未来的发展方向。
关键词
网络安全
网络流量特征
异常分析与检测
深度学习
Keywords
network security
network traffic characteristics
the analysis and detection of anomalies
deep learning
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
网络流量特征的异常分析与检测方法综述
李海龙
崔治安
沈燮阳
《信息网络安全》
北大核心
2025
2
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