大数据环境下的网络流量异常检测研究
作者机构：百色学院
出 版 物：《科技风》 (Technology Wind)
年 卷 期：2019年第17期
页 面：84-84页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：基于网络流量异常检测的入侵检测方法研究(编号:2019KY0752)
摘 要：检测异常网络流量对于维护网络安全来说是一个很重要的领域,网络流量异常检测的目的是实时无误的检测在网络使用过程中发生的突发攻击事件。由于网络流量较难测量,以及网络环境较为复杂,网络流量的测量具有很多不确定性,这使得网络流量的异常检测成为维护网络安全研究的难点问题。而现有的检测方法包括数据挖掘、小波分析等,以上方法在应用过程中存在弊端,或存在算法过于困难,或者是对于网络流量异常具有滞后性,因此现有的方法对无法满足我们的实际需求。在大数据的环境下,数据量更加庞大,研究者应开发设计新的检测方法,适应时代发展,优化用户体验,提升网络使用效率,减少因网络拥挤产生的网络问题。
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