异常流量检测

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本文深入探讨了网络与信息安全的核心概念，包括安全策略、风险评估、加密技术、防火墙配置、身份验证机制和数据保护策略。文章还强调了在多层防御体系中实施这些措施的重要性，以及如何有效应对不断演变的安全威胁。

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http://netsecurity.51cto.com/art/201307/408498.htm

http://sec.chinabyte.com/458/13420958.shtml

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1、基于深度学习的异常流量检测方法及其应用
efc1234567的博客
06-05 356
本文探讨了基于BP人工神经网络（BPANN）的异常流量检测方法，详细介绍了模型构建与评估过程，并通过实验验证了其在检测DDoS攻击方面的优越性。同时，文章还讨论了该方法在SDN环境中的应用场景及优化策略，为提高网络安全性提供了有价值的参考。
zabbix企业应用之如何快速查看异常流量
weixin_34380781的博客
08-19 211
最近机房总流量总是异常，然后我是不断的接到短信与电话报警，收到后通过cacti查看还是十分的麻烦与浪费时间，为了解决这个问题，我自己写了一个脚本，从数据库里获取所有主机监控数据，然后打印出流量超过10m的主机信息，这样能快速帮我判断异常流量主机。脚本是使用python编写，使用MySQLdb从zabbix数据库里获取流量数据，经过流量判断后在把数据写入到excel里。使用前需要安装MySQLdb、...
基于网络流量进行异常检测
12-02 1806
传统入侵检测的不足随着Internet的不断发展，网络安全已经逐渐成为人们越来越关心的问题，而入侵检测系统是继防火墙之后逐渐兴起的防护手段之一，也越来越受广大学者和工程人员的重视。传统的入侵检测方法分为两种：基于误用检测（misused-based）方法和基于异常检测（anomaly-based）方法。前者需要攻击样本，通过描述每一种攻击的特殊模式来检测。该方法的查准率很高，并且可提供
基于机器学习的恶意软件加密流量检测研究分享
Yuan's Blog
09-28 5666
1 概述2 恶意软件加密流量介绍3 加密HTTPS流量解析4 特征工程5 模型效果6 具体实施7 总结 1 概述 近年来随着HTTPS的全面普及，为了确保通信安全和隐私，越来越多的网络流量开始采用HTTPS加密，截止今日，超过65%的网络流量已使用https加密。 HTTPS的的推出，主要是为了应对各种窃听和中间人攻击，以在不安全的网络上建立唯一安全的信道，并加入数据包加密和服务器证书验证。但是随着所有互联网中加密网络流量的增加，恶意软件也开始使用HTTPS来保护自己的通信。 ...
网络流量监控及流量异常检测
ITmoster的博客
05-31 4861
NetFlow Analyzer是一款全面的、基于流的、高度可扩展的带宽监控和网络流量分析工具。它兼作安全分析和网络行为异常检测工具，可帮助管理员深入了解网络设备、接口、应用程序、对话、带宽使用情况和网络流量，更轻松地诊断和排查网络安全威胁。
基于机器学习的网络异常流量检测方法_张晓艳1
08-03
【基于机器学习的网络异常流量检测方法】 网络异常流量检测是网络安全领域的重要研究课题，它涉及到互联网技术的快速发展和日益复杂的网络环境。异常流量数据，包括Alpha Anomaly、DDoS、Port Scan等不同类型的异常...
基于CGAN-LSTM的无监督网络异常流量检测算法.docx
06-19
"基于CGAN-LSTM的无监督网络异常流量检测算法" 该文档关注的是基于Conditional Generative Adversarial Networks-Long Short Term Memory（CGAN-LSTM）的无监督网络异常流量检测算法。该算法旨在解决现有的无监督...
基于动态图神经网络的网络异常流量检测方法
最新发布
08-14
网络异常流量检测是网络安全领域的重要组成部分，它的主要目的是识别和响应那些不符合正常网络流量模式的异常行为。随着网络技术的快速发展，传统的检测方法已经难以应对日益复杂的网络环境和攻击手段。动态图神经...
网络异常流量监测和用户行为分析
12-20
网络异常流量监测，和用户行为分析很好的资料，讲述了一般的原理和方法，很值得参考
论文研究-一种网络流量异常检测算法.pdf
07-22
提出了一种网络流量异常检测新算法。该算法将线性模型与小波变换相结合，解决了阈值监控无法告警和监测的问题。在实际的网络数据SNMP MIB以及Netflow的应用检测中，性能较好。与GLR算法相比，异常点的判断更加及时、准确、可靠。
含自适应阈值的ARMA网络流量异常检测算法 (2013年)
05-11
传统的网络管理方法已不能适应网络复杂性的要求,不能准确刻画网络异常行为,从而影响检测精度。针对这个问题,提出含自适应阈值的ARMA网络流量异常检测算法,利用滑动平均模型预测网络流量,利用中心极限定理确定动态的阈值区间,通过判断网络流量误差是否落在阈值区间作为检测点是否异常的准则。仿真结果表明,该模型能准确地描述网络的运行状况,具有很高的可用性。
IoT23-network-traffic-anomalies-classification:基于IoT23数据集的网络流量异常检测与分类
03-27
网络流量异常的检测和分类 实验基于 数据集的版本。 1.先决条件 1.1。 安装项目依赖项 不 姓名 版本 描述 1个 3.8.8 程式语言 2个 0.24.1 Python机器学习工具 3 1.19.5 Python科学计算工具 4 1.2.2 Python中的数据分析和数据处理工具 5 3.3.4 用Python可视化 6 0.11.1 统计数据可视化 7 5.8.0 跨平台库，用于检索Python中正在运行的进程和系统利用率（CPU，内存，磁盘，网络，传感器）的信息 8 0.3.7 可视化库 9 -- 用于模型序列化的Python对象序列化 1.2。 下载并提取数据集 下载的较轻版本（存档大小-8.8 GB） 较轻的版本仅包含带标签的流，而没有pcaps文件 提取档案（大小-大约44 GB） 2.安装项目 克隆此仓库 安装缺少的库 打开config.py并
网络流量异常检测综述
weixin_70923796的博客
08-22 835
摘　要随着网络攻击的复杂化、自动化、智能化水平的不断提高，网络中不断涌现出新的攻击类型，这些未曾见过的新攻击给基于特征码的网络攻击检测和响应带来了极大挑战。网络流量异常检测通过对网络流量进行分析，可以检测出与正常流量明显不同的流量，因其不依赖于静态特征码，被看作检测未知新攻击的有效手段。研究人员针对异常网络流量的检测提出了许多方案，包括基于统计学习法、基于无监督机器学习的方案、基于监督机器学习的方案，从流量特点、特征工程到检测模型，再到应用场景对这些方案进行了系统性综述。内容目录：1　网络流量数据采集1.1
电信IP骨干网络异常流量及其检测
perddy的专栏
11-19 2166
作者: 王卫东, 　出处:IT专家网,　责任编辑: 张帅,2007-11-12 08:42　随着电信IP网络带宽的不断扩大，网络流量也在成倍的增长，流量的成分越来越复杂。经济利益的驱动和网络攻击技术门槛的降低使得异常流量也呈爆炸式的增长趋势……document.write();　　【IT专家网独家】随着电信IP网络带宽的不断扩大，网络上的流量也在成倍的增长，
【笔记】网络流量异常检测概览
拾一贰叁的博客
09-18 1998
异常流量监控和拒绝服务方法研究对于保障路由器通信安全至关重要。 传统的网络安全技术(例如系统入侵检测、防病毒软件、防火墙之类的)对于DDos类的攻击无法很好地防范。 网络层安全研究的是什么？ 跟之前的声光电磁层不同，声光电磁实质上是物理层信息传输的介质，而网络层安全主要关注的是网络层面的数据保护和安全，包括但不限于数据的机密性、完整性、可用性和认证等方面。它涉及到网络协议、数据传输过程、网络设备...
毕业设计：基于深度学习的异常网络流量检测系统 信息安全
2301_79555157的博客
03-03 3313
毕业设计：基于深度学习的异常网络流量检测系统旨在实现高效准确的异常流量检测和识别。通过结合深度学习和计算机视觉技术，该系统能够从大规模的网络流量数据中学习网络行为模式，并通过对比分析实时网络流量与学习模型的差异来判断是否存在异常流量。这为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，能为您提供灵感和指导。
毕业设计 深度学习异常流量检测系统（算法+论文）
mabile123444的博客
11-14 1225
🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩毕业设计 深度学习异常流量检测系统（算法+论文）🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿 项目分享:见文末!
Python实现的动态图神经网络异常流量检测技术
资源摘要信息:"本资源为一个基于Python语言实现的动态图神经网络（Dynamic Graph Convolutional Network，简称DyGCN）用于异常流量检测的项目。该项目以cic2017数据集为训练和测试材料，旨在通过学习数据中的模式来...
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