海量數(shù)據(jù)下的網(wǎng)絡(luò)安全智能檢測(cè)技術(shù)研究
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
文檔大小:1662 K
標(biāo)簽: 網(wǎng)絡(luò)安全 SVM 特征向量
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文檔介紹:系統(tǒng)遷移上云、海量數(shù)據(jù)積累、智能技術(shù)應(yīng)用等發(fā)展趨勢(shì)給網(wǎng)絡(luò)安全,特別是智能檢測(cè)領(lǐng)域帶來(lái)了諸多機(jī)遇和挑戰(zhàn)。基于網(wǎng)絡(luò)安全智能檢測(cè)和隱蔽通信技術(shù)研究現(xiàn)狀,從海量數(shù)據(jù)下的網(wǎng)絡(luò)安全智能檢測(cè)視角,提出了從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)應(yīng)用的五層框架和特征統(tǒng)計(jì)度量、分類模型算法等關(guān)鍵技術(shù)。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱蔽通信檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行研究論述和討論分析后,提出通過(guò)特征統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)評(píng)估數(shù)據(jù)流間的規(guī)律性、擬合度及相關(guān)性,設(shè)計(jì)了基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的分類模型,并以分類特征向量為輸入訓(xùn)練SVM分類器,實(shí)現(xiàn)對(duì)隱蔽通信的智能檢測(cè)。
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