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基于网络的异常行为检测技术探究.pdf

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简介:
本文档探讨了在网络环境中识别和预防异常用户行为的关键技术,旨在提升网络安全性和数据保护水平。 近年来,随着网络技术的迅速发展,互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而,在给用户带来便利的同时,针对网络的安全威胁也日益增多。尽管许多组织机构和政府企业已经建立了相对完善的安全防护机制,但攻击手段却越来越多样化,并且造成的后果也越来越严重。在这种背景下,对网络异常行为的研究与检测逐渐兴起。 本段落在深入研究并学习了当前较为成熟的几种网络异常行为检测技术之后发现,现有的这些技术仍然存在一些局限性:它们往往过于侧重于监测用户的行为模式,而未能全面分析所有可能的网络活动特征;此外,由于用户的操作容易受到环境因素的影响,并且具有一定的随机性和不稳定性,这也会对最终的检测结果产生干扰。

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    本文档探讨了在网络环境中识别和预防异常用户行为的关键技术,旨在提升网络安全性和数据保护水平。 近年来,随着网络技术的迅速发展,互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而,在给用户带来便利的同时,针对网络的安全威胁也日益增多。尽管许多组织机构和政府企业已经建立了相对完善的安全防护机制,但攻击手段却越来越多样化,并且造成的后果也越来越严重。在这种背景下,对网络异常行为的研究与检测逐渐兴起。 本段落在深入研究并学习了当前较为成熟的几种网络异常行为检测技术之后发现,现有的这些技术仍然存在一些局限性:它们往往过于侧重于监测用户的行为模式,而未能全面分析所有可能的网络活动特征;此外,由于用户的操作容易受到环境因素的影响,并且具有一定的随机性和不稳定性,这也会对最终的检测结果产生干扰。
  • YOLO模型方法
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    本研究探讨了基于YOLO(You Only Look Once)算法的视频监控中异常行为检测技术,旨在提高实时性和准确性。 为了应对监控视频中人体异常行为检测的复杂性和多样性问题,本段落提出了一种基于YOLO网络模型的方法来识别这些行为。通过定义特定场景下的异常行为需求,并使用标定的数据对YOLO网络进行训练,该方法可以直接在神经网络层面完成端到端的异常分类,无需先提取人体目标。实验显示,这种方法具有接近100%的召回率和超过96%的平均精确度,在GPU加速的情况下可以实现每秒30帧的速度实时检测监控视频中的异常行为。
  • 大数据分析
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    本研究聚焦于利用大数据分析方法来提升网络安全性,特别关注如何通过先进的数据处理技术和算法模型识别并防范网络中的潜在威胁和异常活动。 随着网络结构的日益复杂化,网络故障发生的概率逐渐增加,给网络管理带来了更大的挑战。其中一个重要任务是通过监测网络设备的工作状态来及时发现异常情况,并提前采取措施以减少潜在损失。尽管业界已经进行了大量关于故障诊断的研究工作,但仍然存在告警信息丢失和虚报严重等问题。为此,本段落提出了一种基于大数据分析的网络性能预测方法,旨在改变传统的“先报警再处理”的故障管理流程,实现对网络故障进行预警的功能。这将有助于提高网络的整体可用性和可靠性。
  • 社交用户进展
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    本研究综述了社交网络中异常用户检测的技术现状,涵盖了多种算法模型及应用案例,探讨未来发展方向。 在社交网络环境中,异常用户检测是网络安全研究的重要方面之一。这些异常用户往往通过创建多个虚假账号来发布不实评论、实施网络欺凌或进行恶意攻击,从而对正常用户的个人信息安全及整个平台的信誉体系构成威胁。因此,许多研究人员对该问题进行了深入探讨,并提出了一个全面的研究框架。 该框架包括数据收集层(介绍如何获取相关数据和使用的数据集)、特征表示层(涵盖属性特征、内容特征、网络结构特征以及活动模式等关键因素)和算法选择层(讨论监督学习方法、无监督技术及图分析工具的适用性)。此外,结果评估部分则涉及标注策略及其评价标准。 文章最后还展望了未来的研究方向。
  • MATLAB体系
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    本研究提出了一种利用MATLAB开发的异常行为检测系统,结合机器学习算法自动识别并分析视频中的不寻常活动模式,提升安全监控效率。 该课题是基于MATLAB的异常行为检测系统,能够框定运动目标并识别一些特定的行为,例如行走、站立和摔倒等,并提供预警功能。此外,它还具备GUI可视化界面,并需要进行进一步拓展。
  • BP神经电动车充电.pdf
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    本文探讨了运用BP(反向传播)神经网络技术在电动车充电系统中进行故障诊断的应用,旨在提升充电安全性和效率。通过建立模型并分析数据,实现了对充电过程中的异常情况的有效识别和预警,为保障电池性能及延长使用寿命提供了新的解决方案。 基于BP神经网络的电动汽车充电异常检测分析这篇论文探讨了如何利用BP(Backpropagation)神经网络技术来提高电动汽车充电过程中的异常检测精度。通过建立有效的数学模型并结合实际数据进行训练,该研究旨在识别潜在的安全隐患和效率问题,为电动汽车用户提供更加可靠的服务保障。
  • OpenCVPython系统
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    本项目构建了一个利用Python与OpenCV库开发的异常行为检测系统,旨在通过计算机视觉技术识别视频流中的不寻常活动。该系统适用于安全监控、智能交通等领域,提高了公共及私人空间的安全性与智能化水平。 在基于Python和OpenCV的异常行为检测系统中,当监控到人体跌倒时,最直观的特征是人体轮廓发生变化并且重心下降。根据常用的几何特征方法,如果仅比较运动目标的长和高,则会因为目标远离或靠近摄像头而导致这些值变化,但它们的比例不会改变。参考相关研究的方法,通过监测运动人体质心的变化率以及外接矩形框长宽比的变化来进行跌倒行为检测。 具体判断标准如下: 1)计算运动人体外接矩形的长高比 P = Height / Width 。当人体发生跌倒时,目标的外接矩形会发生显著变化,特别是其长高比会有所改变。
  • 神经流量
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    本研究提出了一种基于深度神经网络技术的新型异常流量检测方法,旨在提高网络安全防御能力,有效识别和应对未知威胁。 项目介绍 本项目为基于神经网络的流量异常检测——Traffic Anomaly Detection based on Neural Network。随着网络规模的不断扩大,危害系统资源的风险也在增加。入侵检测系统(IDS)有助于识别恶意入侵行为,保护网络安全。本项目采用基于网络的IDS,并结合流行的深度神经网络技术,实现基于深度学习模型的流量异常检测。 研究内容 网络入侵检测系统(NIDS)被设计用来有效防御各种类型的网络攻击,并进一步确保网络系统的正常运行。目前主要的研究方向是通过分析网络流量来识别正常和异常行为的方法。本项目尝试将神经网络模型应用于入侵检测中,以解决高误报率的问题。 技术要求 预处理数据集 选择CICIDS2017作为数据集,这是加拿大网络安全研究所于2017年发布的数据集。 使用Pandas对CICIDS2017数据集进行预处理,包括清洗和标准化操作。 建模 利用TensorFlow中的Keras库建立深度神经网络或长短期记忆(LSTM)模型。 优化模型并调整超参数。 模型设计流程 数据预处理:整合、选取特征,并转换特征的数据类型。
  • MapReduce算法.pdf
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    本文探讨了一种利用MapReduce框架实现的大数据环境下的并行异常检测算法。通过优化处理流程,显著提高了大规模数据集中的异常检测效率和准确性。 本段落介绍了一种基于MapReduce的并行异常检测算法。该算法利用MapReduce框架实现了数据的分布式处理和并行计算,能够有效地处理大规模数据集。文章详细介绍了算法的实现过程及实验结果,证明了其高效性和可行性,在异常检测领域的研究与应用中具有一定的参考价值。