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一种基于双层模型和指标分布的恶意网络流持续检测和分类方法
南京邮电大学通信与信息工程学院
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陆浩天
董育宁
全宇轩
开通知网号
开集恶意流量识别在网络安全领域发挥着重要的作用.现有文献方法存在模型结构单一,缺乏灵活性;忽视增量训练样本选择,造成分类性能欠优等问题.针对这些问题,本文提出了一种基于双层模型和指标分布的恶意网络流持续检测和分类方法 .该方法基于可扩展极限学习机(S...
机 构:
南京邮电大学通信与信息工程学院;
领 域:
互联网技术;
自动化技术;
关键词:
网络流量分类;
入侵检测系统;
开放集识别;
未知类检测;
增量学习;
极限学习机;
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