分布式流量异常检测方法研究的任务书.docx
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分布式流量异常检测方法研究的任务书.docx
分布式流量异常检测方法研究的任务书一、研究背景随着互联网的快速发展,各行各业都在不断地推行数字化、网络化建设。其中,互联网公司的用户量不断增长,其服务器所承载的流量也在不断地增加。因此,对流量的监控和管理变得越来越重要,特别是对异常流量的检测。当前,互联网公司的流量检测方式主要是基于集中式系统,但这种检测方式存在着以下问题:(1)集中式系统性能难以扩展;(2)集中式系统可能出现单点故障;(3)集中式系统的存储和计算成本较高;(4)集中式系统对网络延迟敏感,无法满足实时性要求。为了解决这些问题,分布式流量异
基于信息熵的异常流量分布式检测方法的研究的任务书.docx
基于信息熵的异常流量分布式检测方法的研究的任务书任务书一、任务背景和意义随着互联网技术的发展,网络安全越来越受到人们的关注。特别是在金融、电商、医疗等领域,安全问题会涉及到用户的隐私信息、商业数据和业务系统的稳定性等重要方面。因此,研究网络安全防御技术是一项必不可少的工作。其中,异常流量检测是网络安全领域中一个重要的研究方向,其目的是通过对网络数据包的分析,检测出网络中不正常的异常流量,及时发现和防止攻击。传统的异常流量检测方法主要基于统计和机器学习技术,如PCA、KNN、SVM等,这些方法已经获得了一定
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分布式流量异常检测方法研究的中期报告一、研究背景和意义随着互联网的普及和发展,网络流量的规模和速度在不断增加,网络安全风险也日益突出。其中,分布式拒绝服务攻击(DDoS)攻击是网络攻击中的一种重要形式,它通过占用目标网络的带宽和资源,使目标网络无法提供正常的服务,造成严重的损失。因此,如何有效地检测和防御DDoS攻击,对保障网络安全和稳定运行具有重要意义。目前,研究者们采用各种方法和技术来探测和防范DDoS攻击,其中,基于分布式流量异常检测的方法是一种非常有效的手段。它通过对网络的流量进行分析和建模,检测
基于度分布的网络流量异常检测方法研究的任务书.docx
基于度分布的网络流量异常检测方法研究的任务书任务书项目名称:基于度分布的网络流量异常检测方法研究项目负责人:XXX项目时间:2021年7月至2022年7月一、项目背景随着互联网的快速发展,网络攻击事件越来越频繁,给网络安全带来了巨大的威胁。传统的安全措施,如防火墙、入侵检测系统等,已经不能满足当前网络的安全需求,需要研究新的安全技术和方法来保护网络安全。网络流量异常检测技术是一种重要的网络安全技术,它能够检测网络中未知的异常流量,并及时采取相应的安全措施。目前,网络流量异常检测技术主要有基于规则、基于统计
基于网络流的流量异常检测研究的任务书.docx
基于网络流的流量异常检测研究的任务书一、任务背景随着互联网的发展,在线服务和应用的数量不断增加,网络流量呈现出爆炸式增长。而随着网络流量的增长,网络中有各种类型的异常流量,比如DDoS攻击流量、僵尸网络流量等。这些异常流量会影响网络的正常运行,甚至给网络带来灾难性后果。因此,流量异常检测对于网络的安全和可靠性至关重要。网络流量异常检测是在已知正常流量的情况下,判断当前流量是否为异常流量的一项任务。目前,对于网络流量异常检测的研究主要集中在基于机器学习、时间序列分析和统计分析等方法。其中,基于机器学习的方法