典型文献
基于聚类分析的网络数据流异常检测方法
文献摘要：
为加强对网络数据流异常检测误报率的控制,进行多维度的动态化检测,营造更加稳定、可靠的数据流异常检测方法.文章结合聚类分析技术,构建网络数据流异常检测方法.先进行数据流模态的描述,针对数据的异常状态,完成并行聚类特征提取,随即布设K-means异常感应节点,并以此作为基础,逐步构建聚类衰减检测模型,采用交叉部署法实现数据流异常检测.最终的异常检测结果表明:对比于传统概率数据流异常检测组、传统多模态数据流异常检测组,文章所设计的聚类分析数据流异常检测组最终得出的数据流异常检测误报率仅为1.01,实现了较为有效的控制,进一步提升了异常检测能力,逐步营造更加稳定、安全的检测环境,结构更加可靠、精准,具有实际的应用价值.
文献关键词：
聚类分析;网络数据;数据流检测;检测方法;异常检测;数据整合
中图分类号：
作者姓名：
张鸿雁
作者机构：
晋中学院信息技术与工程系,山西晋中030619
文献出处：
引用格式：
[1]张鸿雁-.基于聚类分析的网络数据流异常检测方法)[J].长江信息通信,2022(12):54-56
A类：
B类：
网络数据,异常检测方法,误报率,动态化,建网,异常状态,并行聚类,聚类特征,随即,布设,means,应节,检测模型,多模态数据,检测能力,步营,检测环境,数据流检测,数据整合
AB值：
0.299721
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
