网络异常流量检测模型设计与实现，张瑞，，企业信息化的建设，离不开IT系统及其基础设施的支持。网络的普及和发展给企业信息化带来更加便利的条件，也给IT系统管理带来了很��

本文详细描述了基于Netflow的网络流量异常分析的方法以及原理

摘要：软件定义网络（software defined networking,SDN）是一种新型网络创新架构，其分离了控制平面与转发平面，使得网络管理更为灵活。借助SDN控制与转发分离的思想，在SDN基础上引入一个集中式安全中心，在数据平面设备上采集数据，用于对网络流量进行分析，通过熵值计算和分类算法判断异常流量行为。对于检测到的网络异常情况，安全中心通过与SDN控制器的接口通告SDN控制器上的安全处理模块，进行流表策略的下发，进而缓解网络异常行为。通过本系统可以在不影响SDN控制器性能的情况下，快速检测网络中的异常行为，并通过SDN下发流表策略对恶意攻击用户进行限制，同时对SDN控制器进行保护。

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最大信息熵原理已被成功地应用于各种自然语言处理领域,如机器翻译、语音识别和文本自动分类等,提出了将其应用于互联网异常流量的分类。由于最大信息熵模型利用二值特征函数来表达和处理符号特征,而KDD99数据集中存在多种连续型特征,因此采用基于信息熵的离散化方法对数据集进行预处理,并利用CFS算法选择合适的特征子集,形成训练数据集合。最后利用BLVM算法进行参数估计,得到满足最大熵约束的指数形式的概率模型。通过实验,比较了最大信息熵模型和Naive Bayes、Bayes Net、SVM与C4.5决策树方法之间的

数字营销异常流量研究报告（2022年）.pdf

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

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