1、“.....实验步骤如下采用随机抽取的方式，从第周的数据中对正常数据进行选取，然后从第周的数据中，对待测数据进行选取，再从第周数据中，选取正常数据来完成异常流量检测。在对算法进行应用的过程中，需要对置信度闽值进行设定，结合前人的研究成果，该值设定为。在对本文提出的算法进行验证的过程中，为更加直观地反映出该算法在网络流量异常检测方而的准确程度，本次实验通过数据对比的方法进行具体验证。对待检测的流量数据进行判定，看是否正常。对于正常类别而言，待检测流量数据样本的对应奇异值可用下式表示通过式的计算方法进行计算后，异常流量样本的奇异值要大于正常样本奇异值，这样便于区分正常与异常流量数据。在算法中，需要对待测样本与簇的中心距进行计算，选取距离最短的簇作为正常训练集。通常情况下，距离越短，表明待测样本与簇内样本的相似程度越高，经过计算......”。

2、“.....若是值比预先设定好的计算机网络下网络流量异常的检测算法论文原稿，那么流量数据会表现出如下特征源地址少但较为集中，目的地址多，但较为分散。算法直推信度机简称，这是种具体较强适应性的机器学习机制，它以随机性的思想理论为依托，能够对多个类别的可信程度进行衡量。但由于随机性无法进行准确计算，所以需要建立个能够计算，并且还符合随机性原理的检测函数，对置信度进行评估。是种较为典型的分类算法，也被称之为邻近算法，它在对分类进行建立的过程中，无需假定分布结构，因该算的变化情况进行确定，由此可准确掌握应用的相关指标。摘要文章首先简要阐述了网络流量异常检测的重要意义，在此基础上对计算机网络环境下网络流量异常的检测算法进行论述。期望通过本文的研究能够对网络运行稳定性的提升有所帮助。计算机网络下网络流量异常的检测算法论文原稿。蠕虫病毒此类病毒与常规的计算机病毒有着非常明显的差别......”。

3、“.....具体如图所示。这种病毒可自行运行，通过软件系统中存在的缺陷和漏洞，获取对的特征作为异常的判断依据。在计算机网络环境中，最难检测的异常情况为恶意攻击所产生的流量异常，通过对异常的分析，选择适宜的数据属性特征便可进行检测。是计算机网络中最为常见的种攻击，它以为基础，原本的攻击是对的方式，而则是分布式的攻击，通过对被控制计算机的远程操控，可使海量攻擊数据入侵目标主机，进而使主机的系统崩溃，并使网络瞬时拥塞，由此将会导致网络瘫痪。计算机网络下网络流量异常的检测算法论文原稿摘要文章首先简要阐述了网络流量异常检测的重要意义，在此基础上对计算机网络环境下网络流量异常的检测算法进行论述。期望通过本文的研究能够对网络运行稳定性的提升有所帮助。全面分析应用现如今，在计算机网络技术快速发展的推动下，网络的规模进步扩大......”。

4、“.....各种网络应用大量出现并随着网络发展不断更新和升级。网络带宽瓶颈峰值流量以及预测流量变化趋势，是网络应用设计与运维人员所面临的主要问，就必须保证网络流量始终处于正常状态，然而受到及蠕虫病毒的攻击，会造成网络流量异常，对此，本文提出中检测算法，即算法，经过该算法在网络流量异常检测中具有良好的适用性，当值选择合理时，能确保检测结果的准确率。参考文献吕军晖，于龙洋，张瑾种网络流量异常检测算法经济与管理战略研究，朱俚治，朱梧木檀种检测网络流量异常和网络攻击的算法计算技术与自动化，叶坤，网络流量异常检测方法的研究与改进南京工提出的算法的可行性及有效性等方而进行验证，先对网络中的正常数据进行聚类，同时为使实验过程变得更加简单和方便，选取数据集进行试验验证。具体的实验方法如下选取第周的正常数据作为正常数据的训练集，同时选取第周的数据作为待检测数据，第周的数据集当中......”。

5、“.....因此，可用于对算法的验证。检测率与误报率是目前国际上通用的两个评价指标。实验步骤如下采用随机抽取的方式，从第周的数据中对正但在实际应用中发现，如果样本处于不平衡的条件时，则可能会使待分类的样本被分到不是目标类的大样本当中，由此会对检测结果的准确性造成影响。本文所提出的算法是上述两种算法的融合，可也将其称之为结合算法。下而重点对该算法在网络流量异常检测中的应用进行分析。在应用算法对网络流量异常进行检测的过程中，需要构建起个正常的行为模型，据此对待检测的流量数据进行判定，看是否正常。对于正常类别而言，待检测流量数据样本使网络及系统资源产生巨大的消耗。由蠕虫病毒的攻击流程可知，它是从个向网络中多个的个端口发起连接请求，随即对蠕虫病毒进行迅速传播，从而引起网络瞬时拥塞，严重时会造成网络瘫痪。旦蠕虫病毒发生，源主机会对数量更多的目标机进行感染，在这过程中......”。

6、“.....它们之间的源地址相同，但目的却较为分散。如果计算机网络中出现蠕虫病毒，那么流量数据会表现出如下特征源地址少但较为集中，目的地址多，但较为分计算机网络下网络流量异常的检测算法论文原稿业大学，朱俚治，粗糙集与算法的网络流量异常研究计算机与数字工程，吕军，李星，种网络流量异常检测算法计算机应用研究，米捷，王佳欣，多层次数据中心网络流量异常检测算法河南工程学院学报，曾建华种基于核的网络流量异常检测算法计算机应用与软件，付强，甘亮，李爱平，吴泉源种基于主成分分析算法的网络异常检测实现南京师范大学学报，侯重遠，江汉红，芮万智，刘亮工业网络流量异常检测的概率主成分分析法，西安交通大学学报性造成影响。需要注意的是，随着值的增大，检测时问会随之延长，因此，在对该算法进行实际应用时，要对以下因素进行综合考虑准确率有效性以及耗时等。经过验证......”。

7、“.....值可以选择，由此能够获得理想的检测结果。由此可见，本文所提出的算法在网络流量异常检测中具有良好的适用性，只要值选择的合理，便可以确保检测结果的准确率。结论综上所述，在计算机网络环境当中，为确保网络运行的稳定江汉红，芮万智，刘亮工业网络流量异常检测的概率主成分分析法，西安交通大学学报，。大体上可将网络数据异常检测的意义归纳为以下几个方面反映网络性能对网络流量进行检测是性能评估的关键部分，主要包括网络中的关键设备网络链路以及服务器等方面的性能评估，由此可获得相关业务的带宽占用情况，为设备性能瓶颈的确定提供依据。当网络流量超出网络的实际承载能力时，会使网络的性能随之下降，从而无法高效完成数据的传输与处理，为使网络的性能得到进步改常数据进行选取，然后从第周的数据中，对待测数据进行选取，再从第周数据中，选取正常数据来完成异常流量检测。在对算法进行应用的过程中......”。

8、“.....结合前人的研究成果，该值设定为。在对本文提出的算法进行验证的过程中，为更加直观地反映出该算法在网络流量异常检测方而的准确程度，本次实验通过数据对比的方法进行具体验证。在算法的验证中，值的选取是关键性环节，既不可过小，也不宜过大，以免对算法的准确的对应奇异值可用下式表示通过式的计算方法进行计算后，异常流量样本的奇异值要大于正常样本奇异值，这样便于区分正常与异常流量数据。在算法中，需要对待测样本与簇的中心距进行计算，选取距离最短的簇作为正常训练集。通常情况下，距离越短，表明待测样本与簇内样本的相似程度越高，经过计算，可以得到待测及正常样本的奇异值，若是值比预先设定好的闽值小，说明置信度较高，可用作为异常流量数据判定的关键性指标。算法实验为对本文。算法直推信度机简称，这是种具体较强适应性的机器学习机制，它以随机性的思想理论为依托......”。

9、“.....但由于随机性无法进行准确计算，所以需要建立个能够计算，并且还符合随机性原理的检测函数，对置信度进行评估。是种较为典型的分类算法，也被称之为邻近算法，它在对分类进行建立的过程中，无需假定分布结构，因该算法的计算过程较为简单，加之易于实现，从而使其周期网络异常流量检测中得到广泛应用。善，可通过检测流量特性，并从其中对相关的参数进行提取，借此来找出影响网络性能的因素，对网络流量进行控制，保证网络性能始终处于最优状态。计算机网络下网络流量异常的检测算法论文原稿。蠕虫病毒此类病毒与常规的计算机病毒有着非常明显的差别，这种差别具体体现在对网络的攻击过程上，具体如图所示。这种病毒可自行运行，通过软件系统中存在的缺陷和漏洞，获取对相应系统的控制权，并在计算机网络中进行传播，由于该病毒本身具有很强的繁殖性......”。