基于并行深度森林的配用电通信网络异常流量检测OACSTPCD
随着网络攻击手段的不断发展,配用电通信网络安全防护面临严峻挑战.为解决配用电通信网络异常流量检测效率低、检测精度不足的问题,从特征提取和流量分类这两个方面进行改进研究,提出了一种配用电通信网络异常流量检测的新方法.在特征提取方面,使用时频域特征提取方法,采用自适应冗余提升多小波包变换快速提取频域特征,结合配用电网络通信特点提取时域特征;在流量分类检测方面,提出了基于分布式计算框架的并行深度森林分类算法,并对训练与分类任务调度策略进行了优化.使用终…查看全部>>
周政雷;陈俊;潘俊涛;袁培森
广西电网有限责任公司计量中心,南宁530024广西电网有限责任公司计量中心,南宁530024广西电网有限责任公司计量中心,南宁530024南京农业大学人工智能学院,南京210031
计算机与自动化
异常流量检测配用电通信网络时频域特征深度森林并行计算
《华东师范大学学报:自然科学版》 2023 (5)
P.122-134,13
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