随着互联网和物联网的发展,网络流量预测与异常检测已成为保障网络安全的重要课题。传统的时间序列分析方法,如自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)和自回归滑动平均模型(Auto-Regressive Mo...随着互联网和物联网的发展,网络流量预测与异常检测已成为保障网络安全的重要课题。传统的时间序列分析方法,如自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)和自回归滑动平均模型(Auto-Regressive Moving Average Model,ARMA),在复杂的网络环境中表现出了一定的局限性。为此,本文提出了一种基于人工智能的综合解决方案,结合回归分析和长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络进行流量预测,并利用自动编码器与随机森林进行异常检测。通过案例分析,该系统可提升网络流量预测准确性至96%,异常检测效率至95%。研究结果证明,人工智能综合方法在处理大规模网络数据中表现优异,为网络管理者提供了新的技术思路和实践路径。展开更多
文摘随着互联网和物联网的发展,网络流量预测与异常检测已成为保障网络安全的重要课题。传统的时间序列分析方法,如自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)和自回归滑动平均模型(Auto-Regressive Moving Average Model,ARMA),在复杂的网络环境中表现出了一定的局限性。为此,本文提出了一种基于人工智能的综合解决方案,结合回归分析和长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络进行流量预测,并利用自动编码器与随机森林进行异常检测。通过案例分析,该系统可提升网络流量预测准确性至96%,异常检测效率至95%。研究结果证明,人工智能综合方法在处理大规模网络数据中表现优异,为网络管理者提供了新的技术思路和实践路径。