基于大数据技术的计算机网络异常数据检测方法
Detection Method of Computer Network Abnormal Data Based on Big Data Technology作者机构：漯河职业技术学院河南漯河462000
出 版 物：《通信电源技术》 (Telecom Power Technology)
年 卷 期：2022年第39卷第21期
页 面：41-43页
学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：大数据技术 计算机网络 异常数据 标准化处理 误差模糊程度 学习表征
摘 要：在传统的网络异常数据检测方法中,直接利用原始数据进行分析,导致检测结果的准确性相对较低,为此提出基于大数据技术的计算机网络异常数据检测方法。首先利用原始网络数据的均值和平均绝对偏差参数对数据信息进行标准化处理,在利用大数据技术提取了以误差模糊程度为指标的数据学习表征后,通过调整分类系数的取值结果,使得对应的检测精度满足不同环境的检测需求。当标准化网络数据的波动小于误差模糊系数时,利用此时的分类系数对待检测数据进行分类,并根据分类数据波动程度与误差模糊系数之间的关系对数据的状态作出判断。测试结果中,设计检测方法对不同类型异常数据的有效检出率达到了90.0%以上,明显优于对比方法。
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