期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于最大频繁序列模式挖掘的App-DDoS攻击的异常检测
被引量：
7
1
作者
李锦玲
汪斌强
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第7期1739-1745,共7页
为了动态、准确、高效地描述用户的访问行为,实现对不同应用层分布式拒绝服务(Application-layerDistributed Denial of Service,App-DDoS)攻击行为的透明检测,该文提出基于最大频繁序列模式挖掘的ADA_MFSP(App-DDoS Detection Algorith...
为了动态、准确、高效地描述用户的访问行为,实现对不同应用层分布式拒绝服务(Application-layerDistributed Denial of Service,App-DDoS)攻击行为的透明检测,该文提出基于最大频繁序列模式挖掘的ADA_MFSP(App-DDoS Detection Algorithm based on Maximal Frequent Sequential Pattern mining)检测模型。该模型在对正常Web访问序列数据库(Web Access Sequence Database,WASD)及待检测WASD进行最大频繁序列模式挖掘的基础上,引入序列比对平均异常度,联合浏览时间平均异常度、请求循环平均异常度等有效检测属性,最终实现攻击行为的异常检测。实验证明:ADA_MFSP模型不仅能有效检测各类App-DDoS攻击,且有良好的检测灵敏度。
展开更多
关键词
应用层分布式拒绝服务攻击
检测模型
频繁序列模式挖掘
异常度
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于频繁序列模式挖掘的卡口短时交通量预测
2
作者
刘冉
李岩
+3 位作者
毛海虓
钱剑培
王继峰
马悦
《城市交通》
2023年第4期87-98,共12页
基于数据的城市交通管理和控制方法是广大学者和交通管理部门的关注重点。以频繁序列模式挖掘算法为基础,对卡口车辆轨迹序列进行时空特征分析。选用7种典型的机器学习算法进行预测,并分析了卡口空间区位、交通量以及连接道路等级对预...
基于数据的城市交通管理和控制方法是广大学者和交通管理部门的关注重点。以频繁序列模式挖掘算法为基础,对卡口车辆轨迹序列进行时空特征分析。选用7种典型的机器学习算法进行预测,并分析了卡口空间区位、交通量以及连接道路等级对预测精度的影响。研究结果表明,集成学习算法特别是RF的预测性能最好,误差较小且训练速度快;SVR和神经网络算法(MLP、LSTM)在预测误差表现上相近,但是基于神经网络算法的预测模型耗时较长。此外,不同模型的预测误差在空间上的分布具有相似性,在卡口密布的区域预测精度更高,在外围边缘区域误差较大;卡口交通量越大、连接的道路等级越高,预测精度越高。随着城市交通电子卡口设备在路网中的完善,该预测方法的准确性可以进一步提高。
展开更多
关键词
短时交通流量预测
频繁序列模式挖掘
机器学习
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于最大频繁序列模式挖掘的App-DDoS攻击的异常检测
被引量：
7
1
作者
李锦玲
汪斌强
机构
国家数字交换系统工程技术研究中心
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第7期1739-1745,共7页
基金
国家科技支撑计划(2011BAH19B01)
国家高技术研究发展计划(2011AA01A103)资助课题
文摘
为了动态、准确、高效地描述用户的访问行为,实现对不同应用层分布式拒绝服务(Application-layerDistributed Denial of Service,App-DDoS)攻击行为的透明检测,该文提出基于最大频繁序列模式挖掘的ADA_MFSP(App-DDoS Detection Algorithm based on Maximal Frequent Sequential Pattern mining)检测模型。该模型在对正常Web访问序列数据库(Web Access Sequence Database,WASD)及待检测WASD进行最大频繁序列模式挖掘的基础上,引入序列比对平均异常度,联合浏览时间平均异常度、请求循环平均异常度等有效检测属性,最终实现攻击行为的异常检测。实验证明:ADA_MFSP模型不仅能有效检测各类App-DDoS攻击,且有良好的检测灵敏度。
关键词
应用层分布式拒绝服务攻击
检测模型
频繁序列模式挖掘
异常度
Keywords
Application-layer Distributed Denial of Service（App-DDoS） attack
Detection model
Frequent sequential pattern mining
Abnormality
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于频繁序列模式挖掘的卡口短时交通量预测
2
作者
刘冉
李岩
毛海虓
钱剑培
王继峰
马悦
机构
中国城市规划设计研究院
住房和城乡建设部标准定额研究所
出处
《城市交通》
2023年第4期87-98,共12页
基金
国家重点研发计划资助项目“基于城市高强度出行的道路空间组织关键技术”(2020YFB1600500)。
文摘
基于数据的城市交通管理和控制方法是广大学者和交通管理部门的关注重点。以频繁序列模式挖掘算法为基础,对卡口车辆轨迹序列进行时空特征分析。选用7种典型的机器学习算法进行预测,并分析了卡口空间区位、交通量以及连接道路等级对预测精度的影响。研究结果表明,集成学习算法特别是RF的预测性能最好,误差较小且训练速度快;SVR和神经网络算法(MLP、LSTM)在预测误差表现上相近,但是基于神经网络算法的预测模型耗时较长。此外,不同模型的预测误差在空间上的分布具有相似性,在卡口密布的区域预测精度更高,在外围边缘区域误差较大;卡口交通量越大、连接的道路等级越高,预测精度越高。随着城市交通电子卡口设备在路网中的完善,该预测方法的准确性可以进一步提高。
关键词
短时交通流量预测
频繁序列模式挖掘
机器学习
Keywords
short-term traffic flow forecasting
frequent sequence pattern mining
machine learning
分类号
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最大频繁序列模式挖掘的App-DDoS攻击的异常检测
李锦玲
汪斌强
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于频繁序列模式挖掘的卡口短时交通量预测
刘冉
李岩
毛海虓
钱剑培
王继峰
马悦
《城市交通》
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
