通信工程中的网络流量异常检测分析

本文深入探讨了通信工程中网络流量异常检测技术的发展、关键技术、面临的挑战及其社会影响和效果。采用基于机器学习和深度学习的检测方法,结合多模态数据融合和实时响应机制,有效提升了检测的准确性和鲁棒性。实证分析显示,该技术在实际应用中表现出高准确性、低误报率和漏报率,以及快速响应能力。评价指标如误报率、漏报率和检测准确率对衡量系统性能至关重要。未来研究需聚焦于算法优化和实时性提升,以应对网络环境的复杂性和攻击手段的多变性。