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网络异常检测中的流量表示研究
被引量：
1
1
作者
孙剑文
张斌
常禾雨
《通信学报》
北大核心
2025年第1期192-209,共18页
针对网络异常检测中流量表示存在的信息丢失问题,从数据采集粒度入手分析不同流量表示的特征信息维度对异常检测性能的影响。首先,介绍了恶意异常检测中流量表示粒度间的协同与耦合关系,以及异常检测中的流量表示、特征学习和检测三环...
针对网络异常检测中流量表示存在的信息丢失问题,从数据采集粒度入手分析不同流量表示的特征信息维度对异常检测性能的影响。首先,介绍了恶意异常检测中流量表示粒度间的协同与耦合关系,以及异常检测中的流量表示、特征学习和检测三环节间的耦合关系。然后,系统审视流量表示在网络异常检测中的发展轨迹,深入分析了流量表示形式、流量特征学习与流量表示在异常检测中的应用3个方面的国内外研究现状。最后,围绕流量表示在网络异常检测应用中协同耦合的发展趋势对未来研究进行展望。
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关键词
异常检测
网络
流量
流量表示形式
特征类型
多模态
流量
表示
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职称材料
题名
网络异常检测中的流量表示研究
被引量：
1
1
作者
孙剑文
张斌
常禾雨
机构
信息工程大学密码工程学院
出处
《通信学报》
北大核心
2025年第1期192-209,共18页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62276091)。
文摘
针对网络异常检测中流量表示存在的信息丢失问题,从数据采集粒度入手分析不同流量表示的特征信息维度对异常检测性能的影响。首先,介绍了恶意异常检测中流量表示粒度间的协同与耦合关系,以及异常检测中的流量表示、特征学习和检测三环节间的耦合关系。然后,系统审视流量表示在网络异常检测中的发展轨迹,深入分析了流量表示形式、流量特征学习与流量表示在异常检测中的应用3个方面的国内外研究现状。最后,围绕流量表示在网络异常检测应用中协同耦合的发展趋势对未来研究进行展望。
关键词
异常检测
网络
流量
流量表示形式
特征类型
多模态
流量
表示
Keywords
anomaly detection
network traffic
traffic representation form
feature type
multimodal traffic representation
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
网络异常检测中的流量表示研究
孙剑文
张斌
常禾雨
《通信学报》
北大核心
2025
1
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