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基于机器学习算法的通信网络入侵行为检测方法
文献摘要：
为解决网络入侵行为检测的难题,研究基于机器学习算法的通信网络入侵行为检测方法.获取通信网络入侵数据,分析通信网络异常行为;基于机器学习算法处理入侵行为数据,筛选出网络安全漏洞与网络攻击数量;构建网络入侵行为检测模型,减少网络入侵行为的检测漏洞,进而实现网络入侵的精准检测.实验结果表明:研究的检测方法检测到的入侵行为数据与实际入侵行为数据相差较少,检测结果较为精准,极具推广价值.
文献关键词：
机器学习算法;通信网络;入侵行为;检测方法
中图分类号：
作者姓名：
艾春;贾立君
作者机构：
长春大学;太平洋财产保险公司吉林省分公司,吉林长春130022
文献出处：
引用格式：
[1]艾春;贾立君-.基于机器学习算法的通信网络入侵行为检测方法)[J].长江信息通信,2022(11):55-57
A类：
入侵行为检测
B类：
基于机器学习,机器学习算法,网络入侵,通信网络异常,异常行为,理入,行为数据,安全漏洞,网络攻击,建网,检测模型,测漏,精准检测
AB值：
0.155536
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