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基于云计算的网络通信环境异常流量识别方法
文献摘要：
针对网络通信环境异常流量识别耗时较长且准确率较低的问题,提出一种基于云计算的网络通信环境异常流量识别方法.首先,将网络通信环境下的流量数据进行分簇处理,确定网络通信环境中不同数据子簇之间的平均传输距离.其次,利用云计算技术构建数据采集模型提取网络通信环境中数据流量特征,为识别异常流量提供支持.最后,利用支持向量机算法实现网络通信环境异常流量识别.实验发现,该方法具有耗时较短且准确率较高的优势,能够为网络通信领域的研究提供基础.
文献关键词：
云计算;网络通信;分簇;数据采集模型;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
陆斌彬
作者机构：
泰州技师学院,江苏泰州225300
文献出处：
引用格式：
[1]陆斌彬-.基于云计算的网络通信环境异常流量识别方法)[J].通讯世界,2022(11):19-21
A类：
B类：
网络通信,通信环境,环境异常,异常流量,流量识别,流量数据,分簇,传输距离,云计算技术,技术构建,数据采集模型,数据流量,流量特征,支持向量机算法,算法实现,通信领域
AB值：
0.238432
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