基于分层自编码器的异常网络流量检测

通过研究现有异常网络流量检测技术存在的问题,提出了一种分层自编码器(HAE)集成模型,以无监督的学习方式摆脱了传统检测方法对于样本标签和攻击样本的依赖,以分层集成的方式学习正常流量的多种分布特征提高单个自编码的检测效果。与现有集成学习方式不同,HAE以串行的方式学习上一自编码器学得不好的样本,降低了训练和测试时间。仿真实验结果表明,相比传统的异常检测方法,HAE具有更高的检测率。

基于去噪自编码器生成对抗网络的网络流量异常检测

随着通信技术的迅速发展,网络流量识别技术逐渐成为关注焦点,其中异常流量检测尤为重要。然而,异常流量检测面临诸多挑战,例如,异常流量由于模式复杂导致低召回率。研究提出了一种基于去噪自编码器生成对抗网络的异常流量检测模型,通过有效数据增强技术训练鉴别器来提高其准确性。实验结果表明,该模型在NSL-KDD数据集上表现优异,能够以较高准确率检测异常流量,优于目前主流模型。

基于AI的网络流量监控与异常检测系统研究

在网络信息技术迅速发展的背景下,传统的网络监控方法面临诸多挑战,而人工智能(artificial intelligence,AI)技术的引入为此提供了新的解决方案。首先,介绍了一套高效、准确的网络流量监控与异常检测系统,提高对网络安全威胁的响应能力。其次,着重分析了系统的架构设计,包括数据采集、处理、AI分析和决策反馈各层的作用和优化策略。最后,特别强调了AI模型的选择、训练和优化过程,以及数据处理机制的重要性。本研究对于理解和解决网络安全中的实际问题具有重要意义,为未来在网络安全领域的AI应用提供了参考。

大规模网络流量数据异常快速检测研究

在大规模网络流量环境下,由于传统的网络流量数据异常检测方法对于异常特征的识别效果不佳,影响了网络流量异常数据检测的准确率,研究一种新的大规模网络流量数据异常快速检测方法。通过设定采集时间间隔,实时记录数据并存储在数据库中,便于数据读取,实现大规模网络流量数据采集。根据数据采集结果,提取网络流量异常特征,计算异常特征序列信息熵,去除网络流量数据的冗余特征。根据特征提取结果建立网络流量数据异常快速检测模型,判断网络流量中是否存在异常数据,实现大规模网络流量数据异常快速检测。在实验过程中将该文方法与传统方法1和传统方法2进行对比,该方法在不同数据个数情况下的检测准确率均在90%以上,在不同流量异常数据类别条件下的漏检率最低,且运行耗时短,证明该方法可以精准检测大规模网络流量数据异常。

基于Hurst参数基准值自适应更新的网络流量异常检测方法

现有大规模网络随机上网行为对网络流量造成波动幅度大导致传统流量异常检测算法存在虚警率过高的问题,提出一种基于Hurst参数基准值自适应更新的网络流量异常检测方法。首先,利用小波变化来求解Hurst参数;然后,引入网络流量波动变量控制值来更新Hurst参数基准值;最后,结合动态更新的Hurst参数基准值来判断网络流量是否存在异常。仿真表明,本文的方法可根据网络流量波动幅度自适应更新Hurst参数基准值,从而具有更高的准确率和鲁棒性,流量检测准确率高、虚警率低。

基于时间序列图挖掘的网络流量异常检测

网络流量异常检测要解决的核心问题之一是获得信息的全面性和流量信息描述的准确性。针对现有网络异常流量检测方法分析多时间序列的不足,提出了一种基于图挖掘的流量异常检测方法。该方法使用时间序列图准确、全面地描述用于流量异常检测的多时间序列的相互关系;通过对项集模式进行支持度计数,挖掘各种频繁项集模式,有利于对各种异常流量的有效检测;通过挖掘各项集之间的关系,引入了项集的权重系数,解决了流量异常检测的多时间序列相互关系的量化问题。仿真结果表明,该方法能有效地检测出网络流量异常,并且对DDos攻击的检测效果明显优于基于连续小波变换的检测方法。

基于堆叠卷积注意力的网络流量异常检测模型

入侵检测系统(IDS)在发现网络异常和攻击方面发挥着重要作用,但传统IDS误报率较高,不能准确分析和识别异常流量。目前,深度学习技术被广泛应用于网络流量异常检测,但仅仅采用简单的深度神经网络(DNN)模型难以有效提取流量数据中的重要特征。针对上述问题,提出一种基于堆叠卷积注意力的DNN网络流量异常检测模型。通过堆叠多个以残差模块连接的注意力模块增加网络模型深度,同时在注意力模块中引入卷积神经网络、池化层、批归一化层和激活函数层,防止模型过拟合并提升模型性能,最后在DNN模型中得到输出向量。基于NSL-KDD数据集对模型性能进行评估,将数据集预处理生成二进制特征,采用多分类、二分类方式验证网络流量异常检测效果。实验结果表明,该模型性能优于KNN、SVM等机器学习模型和ANN、AlertNet等深度学习模型,其在多分类任务中识别准确率为0.807 6,较对比模型提高0.034 0~0.097 5,在二分类任务中准确率和F1分数为0.860 0和0.863 8,较对比模型提高0.013 0~0.098 8和0.030 6~0.112 8。

瞬时频率分析的网络流量异常检测

网络流量异常是指网络的流量行为偏离其正常行为的情形,准确、快速地检测网络流量的异常行为是保证网络有效运行的前提之一。现有的网络流量异常检测方法大都没有分析异常的频谱特性,因此它们都存在着不足之处。针对这些不足,利用异常流量和正常流量在频域特征量上的不同特点,提出了一种基于瞬时频率分析的方法检测网络流量异常。通过计算网络原始流量信号的瞬时频率,来突出反映流量的异常特性。同时针对滑动窗口的特点提出了一种计算瞬时频率的快速算法。仿真试验结果验证了该算法的有效性。

一种新的网络流量异常检测方法

针对传统检测方法存在的问题 ,提出了一种新型的网络流量异常检测方法。在对网络流量的自相似性参数 :Hurst参数、Hurst参数的时变函数H(t)的分析基础上 ,对网络流量异常带来的自相似性变化做了研究 ,并通过检测自相似性变化的异常来判断网络流量异常的出现。研究表明 。

基于大数据挖掘的网络流量异常检测算法

当前检测网络中存在的异常流量是防止异常流量攻击网络的有效策略之一。本文首先建立了网络流量稳态模型,挖掘并剔除了了网络流量中存在的坏数据。然后通过S变换及其逆变换重构网络流量数据,提高了检测精度。最后,提取网络流量特征,在此基础上完成了网络流量异常检测。实验结果表明,所提方法可适用于不同类型网络流量的异常检测,具有良好的检测性能。

基于多尺度记忆残差网络的网络流量异常检测模型

基于深度学习的网络流量异常检测模型通常存在现实环境适应性差、表征能力有限以及泛化能力弱的问题。为此,提出了一种基于多尺度记忆残差网络的网络流量异常检测模型。基于高维特征空间分布分析,证明网络流量数据预处理方法的有效性;将多尺度一维卷积与长短期记忆网络相结合,通过深度学习算法提高模型的表征能力;基于残差网络的思想,实现深度特征提取,同时防止梯度消失、梯度爆炸、过拟合及网络退化现象,加快模型收敛速度,从而实现准确高效的网络流量异常检测。数据预处理可视化结果表明,经独热编码处理后,相较于标准化处理,归一化处理可使正常流量与异常流量数据有效分离;有效性验证实验及性能评估实验结果表明,通过增加恒等映射可加快模型收敛速度,并有效解决网络退化问题;对比实验结果表明,多尺度一维卷积及长短期记忆网络可提升模型的表征能力并使模型具备较强的泛化能力,且本文模型相比当前部分深度学习模型呈现更优的性能指标。

拟态防御下的网络流量异常检测架构

网络流量异常检测是负载均衡、入侵检测、流量工程等应用的基础,但现有检测方案在遭受网络攻击、服务器发生软错误等异常情况下缺乏足够鲁棒性.为此,引入拟态防御思想,提出一种基于拟态防御的网络流量异常检测架构.通过设计多个异构检测模块,以增强检测鲁棒性.为减少拟态化构造引入的额外开销,设计了索引数据结构、迷你执行体.基于真实流量数据的初步实验结果表明,采用的多模裁决机制减少了检测假阳性,所提架构平均准确率强于传统异常检测方案.

基于随机映射与聚类的网络流量异常检测

研究网络安全领域的网络流量异常检测问题。针对传统异常检测算法实时性差、对数据分布特性要求高、正确识别率低且误判率高等问题,采用滑动窗口、多次随机映射以及无监督聚类算法相组合的新型方法。利用随机映射进行网络数据包的汇聚获取待测对象的时间序列;对各滑动窗口内的流量序列进行Kmeans++聚类检测得到多个待定异常集;对多个待定异常集进行交集操作,从而得出最终异常对象集。通过仿真得出结论,改进算法具有高准确率和低误判率,能够实时检测网络中的异常数据。

结合马氏距离与自编码器的网络流量异常检测方法

当前网络流量数据规模较大且分布不均衡,传统网络流量异常检测方法检测准确率较低。提出一种结合马氏距离和自编码器的检测方法,使用马氏距离倒数及判别阈值快速检测部分正常数据以减少训练数据量,同时,在自编码器代价函数中添加马氏距离度量项以增强自编码器的特征提取能力。在此基础上,将自编码器与分类器相结合以解决网络参数初始化问题,并通过调整自编码神经网络交叉熵损失函数中各项的权重,提高自编码神经网络对数据分布不均衡数据集的训练效果。实验结果表明,该方法在CICIDS2017数据集、NSL-KDD数据集上的异常检测准确率分别高达97.60%、99.84%,在CICIDS2017数据集上的F1值为0.9413,高于DNN、LSTM、C-LSTM等方法。

一种基于特征选择的网络流量异常检测方法

为提高细粒度网络流量异常检测准确率,提出一种基于特征选择的串并行相结合的网络流量异常检测方法。该方法提出异常流量粗粒度检测、异常流量类型细粒度检测两级结构,针对每类流量的特点分别选择最优特征集进行异常检测,以提高检测准确率。首先使用一个二分类器对网络流量进行粗粒度检测,以快速区分正常和异常流量;然后采用多个二分类器并行检测与单个多分类器检测相结合的方式识别异常流量所属类型,避免串行检测方式错误累积效应,在提高检测准确率的同时缩短检测时间;最后基于Storm平台使用NSL-KDD数据集进行实验验证。结果表明该方法检测准确率较高,有效提高了对各类异常流量的检测精准率、召回率。

用于网络流量异常检测的数据采集方法的研究

网络带给人们自由开放的同时，也带来不可忽视的安全风险，网络安全越来越成为人们关注的重点。作为网络安全研究领域中重要组成部分的网络流量异常检测技术研究也逐渐得到重视。在网络流量异常检测技术的研究中首先要进行网络流量的采集，然后对所采集的流量进行分析。网络流量的采集主要有两种比较流行的方法：一是基于包的采集方法，另一种是基于流的采集方法。在此主要将这两种数据采集方法进行对比研究，并得出了实验的结果。

探讨基于网络流量异常检测的电网工控系统安全监测技术

工控系统的安全性与电网是否能够正常运行有着必然联系,尤其在进入21世纪后,信息技术迅猛发展,作为向社会各领域提供电力能源的电网来说,也逐步向着规范化和智能化的发展方向过渡。但是受到网络病毒、木马程序以及网络黑客的影响,智能电网的工控系统极易受到攻击,从而出现异常现象,甚至引发局部区域的断电事故。因此,电力部门基于网络流量异常检测技术来消除计算机网络流量的异常状况,为电网工控系统的安全稳定运行保驾护航。

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。

基于OCSVM的配电通信网流量异常检测研究

随着智能配电网的发展,其业务类型不断增加,网络接入方式更加复杂,智能终端广泛接入,其所面临的网络威胁也不断增加。当智能配电网通信网络遭受攻击时,会严重影响到电力系统的安全稳定。如何及时准确识别配电网通信系统中的异常流量,对配电网的安全有着重要的意义。根据配电网网络流量的特点,本文研究基于单类支持向量机(OCSVM)的配电网通信网流量异常检测方法。该方法可以有效检测异常的网络流量,提高配电通信网的安全防护水平。

基于数据挖掘的网络流量异常检测技术研究

传统的网络流量异常检测方法存在一定不足,而基于数据挖掘的网络流量异常检测则具备更高的适应性和准确性。本文主要介绍了基于分类、聚类和关联规则的网络流量异常检测方法,并总结了基于数据挖掘的网络流量异常检测流程,展望了该技术在数据安全领域的未来发展方向,以适应不断变化的网络攻击,更好地保障网络和数据安全。