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基于大数据的网络流量异常检测应用研究
目录
基于大数据的网络流量异常检测应用研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1数据来源及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.2数据清洗方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.3特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
基于机器学习的异常检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1主要分类算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2模型选择与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.3模型评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
基于深度学习的异常检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.1深度神经网络模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.2模型训练过程分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.3实验结果对比与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
聚类分析在异常检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
5.1K-means聚类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
5.2DBSCAN聚类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.3实例分析与效果评价．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
6.1实验数据展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
6.2技术性能比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
6.3后续工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
总结与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
7.2对未来研究方向的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
基于大数据的网络流量异常检测应用研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．35
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
1.1网络流量的增长与复杂性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
1.2异常流量对网络安全的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
1.3研究的重要性和价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
二、大数据相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.1大数据定义及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.2大数据处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.3大数据存储技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2.4大数据挖掘与分析技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
三、网络流量异常检测技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.1异常检
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