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基于机器学习的网络流量异常检测
作者姓名:
潘旭峰
作者单位:
合肥工业大学
摘 要:
为了提高网络流量异常的检出率,研究基于机器学习的网络流量异常检测方法。先通过K-means聚类算法分别得到网络流量异常数据簇,再将其输入双向长短期记忆网络和注意力机制模型,实现网络流量异常检测。实验结果表明,所提方法实用性良好,可提升网络流量异常检测的性能。
关 键 词:
机器学习
网络流量
异常检测
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