网络异常论文_张婷,姚仿秋

导读:本文包含了网络异常论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:异常,网络,神经网络,网络流量,深度,流量,数据。

网络异常论文文献综述

张婷,姚仿秋^[1]（2019）在《基于异常网络流监控系统的大数据解决方法》一文中研究指出随着计算机网络规模的增加,越来越多的计算机信息需要面对,存在的安全问题也慢慢凸显出来,特别是异常流对计算机性能的影响日益严重,如何选择流量特征成为一个难题。传统的基于端口、协议解析的网络监控系统越来越不能对异常网络流进行有效监控,而机器学习算法已经成为异常网络流监控的研究热点。本文在分析网络流特征的基础上,(本文来源于《电子世界》期刊2019年23期）

封保占,林亮成^[2]（2019）在《基于新型APT攻击缓解技术的电力网络异常行为快速发现》一文中研究指出电力网络是一个庞大而复杂的网络,要保证抵御所有APT攻击是难度非常大的任务,因此更务实的做法是接收APT风险始终存在的事实,然后快速追踪、识别并予以纠正,也就是采取APT攻击的缓解方案。因此,面对正在进行的APT攻击,有必要构建积极的"弹性网络",从而阻止攻击并减少影响。该类"弹性网络"包含"主动技术"和"联动技术"。"主动技术"主要是利用欺骗技术还原、构建之前的攻击,分析出攻击的必要信息和特征,为之后的应急响应提供支撑;"联动技术"则是一系列调用应急响应流程的机制,两种技术相辅相成共同构建起"网络弹性"(Cyber Resilience)。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2019年12期）

王竹晓,张彭彭,李为,吴克河,崔文超^[3]（2019）在《基于深度Q网络的电力工控网络异常检测系统》一文中研究指出电力是指以电能作为动力的能源,完整的电力系统包括发电、输电、变电、配电和用电等环节。电力是关系国计民生的基础产业,电力供应和安全事关国家安全战略,事关经济社会发展全局。工业自动化和控制系统(简称"工控")作为电力的感官和中枢神经系统,确保其网络安全,使其始终处于稳定可靠运行状态,对于保障电力安全运营至关重要。由于大部分网络都是高度互联的,因此都易受到网络攻击的威胁。虽然基于网络的入侵检测系统可以将入侵警告和安全响应进行很好的结合,但是随着技术的不断发展,攻击变得越来越普遍且难以检测,其中逃逸技术就是这类技术的一个代表,它可以通过伪装修改网络数据流以此来逃避入侵检测系统的检测。结合所学知识和电力工控网络的特点,提出一种基于深度强化学习的电力工控网络入侵检测系统,深度强化学习的算法融合神经网络和Q-learning的方法来对网络中的异常现象进行训练,通过训练使系统能及时地检测出入侵行为并发出警告。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2019年12期）

万莹,张炎欣^[4]（2019）在《基于概率神经网络的异常交易数据检测研究》一文中研究指出在"互联网+物联网"发展的时代,同时迎来了大数据的发展。面对海量数据的管理、分析,人工的处理方法已经难以适用了。大数据中潜在的价值和潜在风险将很难通过传统方法去挖掘或检测。本文分析了电子交易数据中存在的问题,常见的异常交易数据类型及检测方法,最后针对特定的场景提出了使用改进的概率神经网络检测方法,并对其原理和过程进行了介绍,旨在为异常交易记录检测方法提供思路。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年11期）

张程,尚海涛^[5]（2019）在《基于数学建模的网络数据流异常检测仿真》一文中研究指出为了增强网络攻击防护,保护网络信息安全,需要进行网络数据流异常检测,以便于发现网络异常状态,及时进行修复,为此,提出基于数学建模的网络数据流异常检测方法。通过对网络数据流的分析,将其划分为周期性与随机性网络数据流两类,结合周期性数据流的数据包生成速度、数据包大小及传输延时,构建周期性网络数据流数学模型,利用泊松分布对随机性网络数据流进行建模;通过深度学习训练机对网络数据流正常与异常状态进行样本分析,引入逻辑回归模型,结合网络数据流模型对应的数据流特征实现异常检测。实验结果表明,该网络数据流异常检测方法的检测结果精准度及灵敏度高于实验对比方法,适用性较强,具有较好的鲁棒性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年11期）

赵博,张华峰,张驯,赵金雄,孙碧颖^[6]（2019）在《基于EMD的电厂网络流量异常检测方法》一文中研究指出针对新能源电厂网络系统安全威胁检测需求,以及现有网络安全异常检测方法自适应能力差、人工参与多、误报率高等问题,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的自适应实时异常检测方法。该方法首先对新能源电厂网络中的流量进行多个维度的特征刻画,实现流量特征建模;然后在此基础上对特征指标进行自适应经验模态分解、方差计算、高斯拟合和阈值确定,以实现对流量特征指标的自适应异常检测和安全告警。采用典型攻击样本集合对本文方法和基于小波变换的异常检测方法进行了对比测试,测试结果表明,该方法能够准确、实时、自适应地识别未知流量异常,检测效果在准确率、误报率方面优于基于小波变换的异常检测方法。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S2期）

郭小娟^[7]（2019）在《基于局部异常因子的信息网络流量异常检测》一文中研究指出网络流量异常问题是网络遭受攻击的一种表现,通常会引起网络丢包、网络延迟、甚至造成网路堵塞和瘫痪,严重威胁着网络性能和安全。因此,对于网络流量异常进行有效检测,对保障网络的正常运行具有重要意义。设计了一种基于局部异常因子的信息网络流量异常检测方案,在局部异常因子算法的基础上通过MVC模型,采用了SOA结构,通过计算最邻近点的K值,实现网络流量异常检测。在仿真实验中人为制造异常点,对比本文方法与传统方法的检测效果,结果表明设计的方案优于传统异常检测方法。(本文来源于《信息通信》期刊2019年11期）

陈胜,朱国胜,祁小云,雷龙飞,吴善超^[8]（2019）在《基于深度神经网络的自定义用户异常行为检测》一文中研究指出在大数据网络环境下,由于传统用户异常行为检测方法无法满足海量数据检测需求,对不断更新的异常行为和恶意软件无法快速地做出响应,没有考虑用户行为管理等问题,导致异常检测的精度和稳定性都不足。文中结合网络流量分析技术,提出了基于深度神经网络的自定义用户异常行为检测模型,实现了网络流量的细粒度分析,并自定义用户行为管理设定,使用户异常检测与特定网络环境的需要更紧密地结合,将网络流量分析的数据作为深度神经网络算法的输入向量,实现海量数据检测和自定义用户行为管理,同时检测未知异常行为。实验结果表明,所提方法具有较高的准确性及鲁棒性,能有效实现自定义用户行为管理,进而解决传统用户异常行为检测的不足。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S2期）

李师谦,张吉刚,王海涛^[9]（2019）在《面向园区网的分级网络异常流量监测系统设计》一文中研究指出网络异常流量监测对于发现网络安全隐患和确保网络健康平稳运行具有重要意义。本文针对典型的园区网络环境,在调研和分析现有流量监测方法和技术的基础上,设计并实现了一种具有较强适应性的分级网络流量异常监测系统。该系统按照层次结构综合了多种网络异常流量监测模块,主要包括基于特征匹配的异常流量监测模块、基于Holt-Winter指数平滑算法的短期微观异常流量监测模块和基于流量曲线比对的长期宏观异常流量监测模块。通过上述叁种不同粒度的异常流量监测模块的协同工作,确保了整个分级异常流量监测系统具有较好的灵活性和适用性。(本文来源于《数据通信》期刊2019年05期）

方华强,颜寒祺,陈波,程承旗^[10]（2019）在《基于自编码网络的移动轨迹异常检测》一文中研究指出移动轨迹异常检测是指从一群轨迹中寻找偏离一般模式的轨迹。基于聚类的异常检测依赖成对轨迹的距离计算,其计算实时性差且异常检测准确率低。提出面向移动轨迹异常检测的自编码网络,该模型对一般模式的轨迹有鲁棒的向量化表达能力,能够重构出与原始轨迹相近的输出;而对于偏离一般模式的轨迹敏感,重构后的输出与原始轨迹的差异大。根据该差异可直接检测异常,无需计算轨迹间的距离。以出租车轨迹为研究对象,试验结果表明该模型有更高的F Score,并且在数据量较大时检测时间低于参照方法,因此在高动态、大数据量的场景具有更好的适用性。(本文来源于《地理信息世界》期刊2019年05期）

网络异常论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

电力网络是一个庞大而复杂的网络,要保证抵御所有APT攻击是难度非常大的任务,因此更务实的做法是接收APT风险始终存在的事实,然后快速追踪、识别并予以纠正,也就是采取APT攻击的缓解方案。因此,面对正在进行的APT攻击,有必要构建积极的"弹性网络",从而阻止攻击并减少影响。该类"弹性网络"包含"主动技术"和"联动技术"。"主动技术"主要是利用欺骗技术还原、构建之前的攻击,分析出攻击的必要信息和特征,为之后的应急响应提供支撑;"联动技术"则是一系列调用应急响应流程的机制,两种技术相辅相成共同构建起"网络弹性"(Cyber Resilience)。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

网络异常论文参考文献

[1].张婷,姚仿秋.基于异常网络流监控系统的大数据解决方法[J].电子世界.2019

[2].封保占,林亮成.基于新型APT攻击缓解技术的电力网络异常行为快速发现[J].网络安全技术与应用.2019

[3].王竹晓,张彭彭,李为,吴克河,崔文超.基于深度Q网络的电力工控网络异常检测系统[J].计算机与现代化.2019

[4].万莹,张炎欣.基于概率神经网络的异常交易数据检测研究[J].通讯世界.2019

[5].张程,尚海涛.基于数学建模的网络数据流异常检测仿真[J].计算机仿真.2019

[6].赵博,张华峰,张驯,赵金雄,孙碧颖.基于EMD的电厂网络流量异常检测方法[J].计算机科学.2019

[7].郭小娟.基于局部异常因子的信息网络流量异常检测[J].信息通信.2019

[8].陈胜,朱国胜,祁小云,雷龙飞,吴善超.基于深度神经网络的自定义用户异常行为检测[J].计算机科学.2019

[9].李师谦,张吉刚,王海涛.面向园区网的分级网络异常流量监测系统设计[J].数据通信.2019

[10].方华强,颜寒祺,陈波,程承旗.基于自编码网络的移动轨迹异常检测[J].地理信息世界.2019

论文知识图

标签：异常论文;  网络论文;  神经网络论文;  网络流量论文;  深度论文;  流量论文;  数据论文;