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- 刘帆杰
- 一种多因素网络异常行为检测方法
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- 吴巍贾紫艺贾哲王强李皓焦利彬刘丽哲赵海强赵阳阳高小涵
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- 余建林志兴肖香梅刘持标
- 基于无监督对抗模型的网络异常检测算法
- 2025年
- 近年来,随着互联网和云计算的发展,网络环境日益复杂化,传统的网络异常检测方法证明不足以解决大规模、多样化的网络攻击行为。保障网络的稳定性和安全性,需要高效的检测机制。本文提出了一种基于无监督对抗模型的网络异常检测算法,旨在应对复杂的网络异常行为。首先采用无监督学习方法进行网络异常检测,不依赖于严格的标准数据集进行训练,从而提高了算法的泛化能力并降低了网络训练的难度。其次,设计了一种编码-解码结构的生成对抗网络作为算法的主要框架,以提升网络异常识别的准确度。最后,将改进后的长短时记忆网络嵌入到生成对抗网络中,以增强算法对数据长期依赖的处理能力,进而提升整体的稳定性。实验结果表明,所提方法能够稳定且准确地识别出网络异常行为,在标准数据集中的准确度和召回率分别达到了0.830和0.832,优于所对比的相关算法,更适用于真实网络环境的安全保障任务。
- 杨斌李健胡慧文刘义英陈文之
- 关键词：网络异常检测无监督学习
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- 康达祥方翟
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- 赵新建丁一新夏飞施旻煜陈石张颂徐晨维袁国泉窦昊翔宋浒沈力吴子成
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- 谢忱陈亮徐钟豪
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- 江波涛张皓吕森张弘波徐启龙田同旺武建军任烁鑫
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