基于迁移学习的计算机通信网络异常流量检测方法
Abnormal Traffic Detection Method of Computer Communication Network Based on Transfer Learning作者机构：信阳学院大数据与人工智能学院河南信阳464000
出 版 物：《信息与电脑》 (Information & Computer)
年 卷 期：2024年第36卷第5期
页 面：181-183页
学科分类：0401[教育学-教育学] 04[教育学] 040102[教育学-课程与教学论]
摘 要：传统的网络流量检测方法未对网络流量数据进行清洗就直接完成属性分类,造成其检测准确率较低。为此,提出基于迁移学习的计算机通信网络异常流量检测方法。首先,采用孤立森林算法进行数据清洗,以去除无用的网络流量数据信息。然后,基于预处理后的网络流量数据,对其时间序列数据进行深入分析,发现异常流量的发生规律和特征,并确定异常发生的时间范围。最后,基于迁移学习实现计算机通信网络异常流量检测。实验结果表明,基于迁移学习的计算机通信网络异常流量检测方法的检测准确率更高,应用效果较好。
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