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基于流量特征建模的網(wǎng)絡異常行為檢測技術
黃河; 鄧浩江; 陳君 中國科學院聲學研究所國家網(wǎng)絡新媒體工程技術研究中心; 北京100190; 中國科學院大學; 北京100190
關鍵詞：網(wǎng)絡異常行為 異常檢測 模式識別 流量特征建模 深度學習
摘要：基于流量特征建模的網(wǎng)絡異常行為檢測技術通過對網(wǎng)絡流量進行特征匹配與模式識別,進而檢測出潛在的、惡意入侵的網(wǎng)絡流量,是網(wǎng)絡異常行為檢測的有效手段。根據(jù)檢測數(shù)據(jù)來源的不同,傳統(tǒng)檢測方法可以分為基于傳輸層信息、載荷信息、主機行為特征等三類,而近年來興起的深度學習方法已經(jīng)開始應用于這三類數(shù)據(jù),并可以綜合應用三類數(shù)據(jù),本文從技術原理與特點、實驗方式、取得的成果等方面對上述技術路線進行了綜述,并分析了存在的主要問題和發(fā)展趨勢。
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