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贺伟淞

作品数:2 被引量:18H指数:2
供职机构:电子科技大学通信与信息工程学院光纤传感与通信教育部重点实验室更多>>
发文基金:教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多时间序列
  • 1篇序列图
  • 1篇异常检测
  • 1篇数据可视化
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇数据挖掘工具
  • 1篇体系结构
  • 1篇网络
  • 1篇网络流
  • 1篇网络流量
  • 1篇网络流量异常
  • 1篇网络流量异常...
  • 1篇流量异常检测
  • 1篇可视化
  • 1篇可视化技术
  • 1篇可视化数据

机构

  • 2篇电子科技大学

作者

  • 2篇贺伟淞
  • 1篇胡光岷
  • 1篇周颖杰

传媒

  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2009
  • 1篇2005
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
可视化数据挖掘工具的设计与实现
论文首先介绍了可视化数据挖掘工具的研究背景、现状、意义、来源、目标和论文工作,可视化数据挖掘领域内国内外已有的文献综述;接下来,论文介绍了数据挖掘和可视化数据挖掘的基本概念、技术与方法;然后介绍了可视化数据挖掘系统的原型...
贺伟淞
关键词:数据挖掘工具数据可视化可视化技术体系结构
文献传递
基于时间序列图挖掘的网络流量异常检测被引量:12
2009年
网络流量异常检测要解决的核心问题之一是获得信息的全面性和流量信息描述的准确性。针对现有网络异常流量检测方法分析多时间序列的不足,提出了一种基于图挖掘的流量异常检测方法。该方法使用时间序列图准确、全面地描述用于流量异常检测的多时间序列的相互关系;通过对项集模式进行支持度计数,挖掘各种频繁项集模式,有利于对各种异常流量的有效检测;通过挖掘各项集之间的关系,引入了项集的权重系数,解决了流量异常检测的多时间序列相互关系的量化问题。仿真结果表明,该方法能有效地检测出网络流量异常,并且对DDos攻击的检测效果明显优于基于连续小波变换的检测方法。
周颖杰胡光岷贺伟淞
关键词:网络流量异常检测多时间序列
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