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田庚: 作品数：12 被引量：2H指数：1; 供职机构：清华大学更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

尹霞清华大学
王之梁清华大学
施新刚清华大学
李子木清华大学
周超清华大学

作品列表
供职机构
相关作者
所获基金
研究领域

文献类型

11篇专利
1篇学位论文

领域

6篇自动化与计算...

主题

12篇异常检测
12篇网络
12篇网络流
12篇网络流量
12篇网络流量异常
10篇网络流量异常...
10篇流量异常检测
9篇网络流量异常...
6篇可调节
4篇大规模网络
3篇时间片
3篇TSALLI...
2篇预测值
2篇自治域
2篇路由
2篇路由器
2篇内部网
2篇内部网络
2篇边界路由
2篇边界路由器

机构

12篇清华大学

作者

12篇田庚
11篇施新刚
11篇王之梁
11篇尹霞
9篇李子木
2篇周超

年份

1篇2020
1篇2019
1篇2018
4篇2017
2篇2016
3篇2015

共 12 条记录，以下是 1-10

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排序方式：

基于可调节分段熵的网络流量异常检测方法: 本发明公开一种基于可调节分段熵的网络流量异常检测方法，主要提供一种可适应大规模网络的异常检测需求的基于可调节分段熵的网络流量异常检测方法。本发明所述的检测方法包括如下具体步骤：选取原样本空间；基于可调节分段熵的实现方法，...; 田庚王之梁尹霞施新刚李子木; 文献传递

基于可调节分段Shannon熵的网络流量异常检测方法: 本发明公开一种基于可调节分段Shannon熵的网络流量异常检测方法，主要提供一种可适应大规模网络的异常检测需求的基于可调节分段熵的网络流量异常检测方法。本发明所述的检测方法包括如下具体步骤：选取原样本空间；基于可调节分段...; 尹霞田庚王之梁施新刚李子木; 文献传递

基于Hadoop的边缘网出口网络流量异常检测方法: 本发明公开一种基于Hadoop的边缘网出口网络流量异常检测方法及系统。本发明具有架构独立，部署方便，只需接收边界路由器的流记录数据即可在系统中完成异常检测任务，不需关心自治域(AS)内部网络拓扑；另外，在异常检测方面，本...; 王之梁田庚尹霞施新刚李子木周超; 文献传递

基于可调节分段Shannon熵的网络流量异常检测方法: 本发明公开一种基于可调节分段Shannon熵的网络流量异常检测方法，主要提供一种可适应大规模网络的异常检测需求的基于可调节分段熵的网络流量异常检测方法。本发明所述的检测方法包括如下具体步骤：选取原样本空间；基于可调节分段...; 尹霞田庚王之梁施新刚李子木

基于Hadoop的边缘网出口网络流量异常检测方法、系统: 本发明公开一种基于Hadoop的边缘网出口网络流量异常检测方法及系统。本发明具有架构独立，部署方便，只需接收边界路由器的流记录数据即可在系统中完成异常检测任务，不需关心自治域(AS)内部网络拓扑；另外，在异常检测方面，本...; 王之梁田庚尹霞施新刚李子木周超

基于有效频繁流特征的网络流量异常检测和分类方法: 本发明公开一种基于有效频繁流特征的网络流量异常检测和分类方法，预先设定EFF模式和筛选阈值并得到正式EFF实例对；利用前一个或者几个时间片内正常的正式EFF实例对的值计算下一时间片此EFF实例对对应的预测值，进而得到当前...; 王之梁田庚尹霞施新刚; 文献传递

基于有效频繁流特征的网络流量异常检测和分类方法: 本发明公开一种基于有效频繁流特征的网络流量异常检测和分类方法，预先设定EFF模式和筛选阈值并得到正式EFF实例对；利用前一个或者几个时间片内正常的正式EFF实例对的值计算下一时间片此EFF实例对对应的预测值，进而得到当前...; 王之梁田庚尹霞施新刚

基于可调节分段Tsallis熵的网络流量异常检测方法: 本发明公开一种基于可调节分段Tsallis熵的网络流量异常检测方法，主要提供一种可适应大规模网络的异常检测需求的基于可调节分段熵的网络流量异常检测方法。本发明所述的检测方法包括如下具体步骤：选取原样本空间；基于可调节分段...; 王之梁田庚尹霞施新刚李子木; 文献传递

基于可调节分段熵的网络流量异常检测方法: 本发明公开一种基于可调节分段熵的网络流量异常检测方法，主要提供一种可适应大规模网络的异常检测需求的基于可调节分段熵的网络流量异常检测方法。本发明所述的检测方法包括如下具体步骤：选取原样本空间；基于可调节分段熵的实现方法，...; 田庚王之梁尹霞施新刚李子木; 文献传递

基于分布式计算的网络流量异常检测技术研究: 互联网的高速发展不仅为人们的生活带来了便利,也带来了新的挑战。(1)网络安全形势依然严峻,不仅传统的安全威胁没有减少,而且新的威胁不断出现,造成网络异常种类繁多,不利于检测和防御。(2)网络规模和网络流量变得越来越大,给...; 田庚; 关键词：流量异常检测分布式计算 HADOOP SPARK

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