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针对目前日益严重的网络安全威胁以及用户数据安全保障的需求,有效的抵抗Web攻击的异常入侵检测算法研究变得越发重要。考虑到基于传统聚类方法的异常入侵检测算法实现复杂度较高且检测精度低的问题,文中提出基于
为了解决网络中节点设备异常检测、智能运维、根因分析等问题,针对链路时延、网络吞吐率、设备内存使用率等时序数据,提出了一种基于图的门控卷积编解码异常检测模型。考虑网络场景的实时性需求以及网络拓扑连接关系
异常检测常用的一些数据集
有关多维时间序列数据异常检测的精选论文7篇,最新总结
视频中的异常检测是一个研究了十多年的问题。这一领域因其广泛的适用性而引起了研究者的兴趣。正因为如此,多年来出现了一系列广泛的方法,这些方法从基于统计的方法到基于机器学习的方法。
基于无线传感器网络(WSN)的开放式特点和入侵检测中训练数据集往往不容易收集和标记等问题,将无监督聚类方法应用到无线传感器网络的分布式路由异常检测中。模拟结果表明该方法能够比较有效地检测无线传感器网络
为了解决传统网络管理方法不能适应网络复杂性、不能准确刻画网络异常行为的问题.采用一种基于时间特征的网络流量异常检测模型,研究分析网络流量的变化规律.利用指数平滑预测算法对未来网络流量进行预测,利用中心
流量检测,Arbor,Peakflow,,DDoS,ArborPeakflow产品通常部署在网络核心,用以检测和减除多种网络威胁。Peakflow产品可以为关键业务决策提供无可比拟的网络可视性和广泛的
基于DjangoRestframework和Spark的异常检测系统，数据库为MySQL、Redis,消息队列为Celery，分析服务为SparkSQL和SparkMllib，使用kmeans和随机森
对公共场所中人群监控准确性和实时性低的问题,提出一种基于运动显著图的人群异常行为检测方法。该方法首先利用Lucas-Kanade法计算稀疏特征点的光流场,并对光流场进行时间和空间上的滤波处理,然后计算
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