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基于并行深度森林的配用电通信网络异常流量检测
被引量：
13
1
作者
周政雷
陈俊
+1 位作者
潘俊涛
袁培森
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期122-134,共13页
随着网络攻击手段的不断发展,配用电通信网络安全防护面临严峻挑战.为解决配用电通信网络异常流量检测效率低、检测精度不足的问题,从特征提取和流量分类这两个方面进行改进研究,提出了一种配用电通信网络异常流量检测的新方法.在特征...
随着网络攻击手段的不断发展,配用电通信网络安全防护面临严峻挑战.为解决配用电通信网络异常流量检测效率低、检测精度不足的问题,从特征提取和流量分类这两个方面进行改进研究,提出了一种配用电通信网络异常流量检测的新方法.在特征提取方面,使用时频域特征提取方法,采用自适应冗余提升多小波包变换快速提取频域特征,结合配用电网络通信特点提取时域特征;在流量分类检测方面,提出了基于分布式计算框架的并行深度森林分类算法,并对训练与分类任务调度策略进行了优化.使用终端流量及常用异常流量检测数据集进行实验,结果表明所提方法对配用电网络异常流量检测的误报率仅为2.63%,准确率可达98.29%,并且深度森林并行计算能均衡地分配任务,显著地加速了训练与分类过程.
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关键词
异常流量检测
配用电通信网络
时频域特征
深度森林
并行计算
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职称材料
题名
基于并行深度森林的配用电通信网络异常流量检测
被引量：
13
1
作者
周政雷
陈俊
潘俊涛
袁培森
机构
广西电网有限责任公司计量中心
南京农业大学人工智能学院
出处
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期122-134,共13页
基金
国家自然科学基金(61806097)
江苏省农业科技自主创新资金(SCX(21)3059)
上海市大数据管理系统工程研究中心开放基金(HYSY21022)。
文摘
随着网络攻击手段的不断发展,配用电通信网络安全防护面临严峻挑战.为解决配用电通信网络异常流量检测效率低、检测精度不足的问题,从特征提取和流量分类这两个方面进行改进研究,提出了一种配用电通信网络异常流量检测的新方法.在特征提取方面,使用时频域特征提取方法,采用自适应冗余提升多小波包变换快速提取频域特征,结合配用电网络通信特点提取时域特征;在流量分类检测方面,提出了基于分布式计算框架的并行深度森林分类算法,并对训练与分类任务调度策略进行了优化.使用终端流量及常用异常流量检测数据集进行实验,结果表明所提方法对配用电网络异常流量检测的误报率仅为2.63%,准确率可达98.29%,并且深度森林并行计算能均衡地分配任务,显著地加速了训练与分类过程.
关键词
异常流量检测
配用电通信网络
时频域特征
深度森林
并行计算
Keywords
abnormal traffic detection
power distribution communication network
time-frequency domain features
deep forest
parallel computing
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于并行深度森林的配用电通信网络异常流量检测
周政雷
陈俊
潘俊涛
袁培森
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
13
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