ML-ATIC 在 API的帮助下，基于机器学习方法的异常流量识别分类器。 这是我的本科毕业设计代码。 而且代码中会有很多错误。 无论如何，在训练模型和评估中可能有一些不合适的方法。 欢迎您发现它。 有任何疑问，请给我发电子邮件！ 要求 Java SE 7 Maylib中的Jars 来自KDDCUP99的数据，我使用受计算资源限制的10％版本。 安装 将TrainAndTest.zip和Model.zip解压缩到数据文件中。 通过添加原始数据的头对Train.arff和Test.arff进行了预处理。 如果有兴趣，您可以打开它，然后进行探索。 Java文件中有一些字符编码问题，它们是UTF-8和GB18030。 并可能在注释中导致一些错误。 文件模型包含一些训练有素的模型，可以直接使用。 您还可以通过运行BuildTree.java，TestBP.java和TestLibs

基于改进的一维卷积神经网络的异常流量检测.pdf

基于特征聚类的路由器异常流量过滤算法.pdf

防火墙典型配置

针对Web攻击流量检测问题，提出一种基于动态自适应池化算法(Dynamic Adaptive Pooling Algorithm,DAPA)的卷积神经网络模型。首先将数据集中每一条请求流量进行剪裁、对齐、补足等操作，生成一系列50×150的矩阵数据A作为输入，然后搭建基于动态自适应的卷积神经网络模型去进行异常流量检测，使之可以根据特征图的不同，动态地调整池化过程，在网络结构中添加Dropout层来解决流量特征提取过程中的过拟合问题。实验表明，该方法比未使用动态自适应池化的方式精确度提升了1.2%，损失值降低了2.6%，过拟合问题也得到了解决。

流量异常检测的东西，百度的资源分数太高了，下一个挪到CSDN给大家分享。

2020中国异常流量报告

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摘要：Wireshark是一种网络包分析工具,本文介绍了Wireshark软件,并研究了Wireshark在通信IP网数据监视中的应用方法和功能扩展,并针对应用中的问题提出了解决办法。 关键词：Wireshark; 数据监视;