10.3969/j.issn.1006-8554.2022.03.031
基于在线学习的分布式流量实时分析系统设计
目前,各种类型的流量充满了网络空间,开发出一个能有效地对各种流量数据进行检测与分类的网络安全系统是工业界的研究热点.现阶段,在工业界已经有了基于网络端口映射的流量分类识别方法和基于有效载荷分析的流量分类识别方法等,但这些方法都面临了准确性和可靠性低的问题.提出将分布式网络系统与深度学习技术、虚拟化技术相结合,同时引入在线学习机制,做到实时推断与模型动态更新.该系统能够有效地对TLS加密与非加密的流量数据进行检测、分析与分类,并实时识别出网络上的恶意攻击行为.系统满足了准确性、实时性与容错性的要求,能够解决现阶段各大企业面临的挑战.
流量分析、机器学习、可视化
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四川省大学生创新创业训练计划项目;西南石油大学研究生教改项目
2022-03-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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