改进的网络异常流量识别：词袋模型聚类法

本文主要探讨了一种改进的网络异常流量识别方法，针对现有技术在识别准确率和快速响应方面的不足。传统的异常流量检测往往依赖于确定阈值，这可能导致误报或漏报。作者提出的方法利用词袋模型聚类算法来解决这些问题。 词袋模型是一种文本处理技术，它将文本视为一系列独立的词语，而不考虑它们的语法结构。在这个研究中，作者将网络流量视为一系列的数据包或特征向量，将其转换成词袋模型中的“词汇”集合。通过收集大量的正常流量数据，对其进行均值聚类，可以找出流量分布中的关键点，这些关键点代表了网络流量的正常行为模式。 接下来，网络流量被转化为这些关键点的表示，并构建直方图来可视化数据分布。这种方法的优势在于，即使在没有明确阈值的情况下，也能通过对比流量的分布情况来识别潜在的异常行为。作者采用了半监督学习策略，这意味着部分数据用于标注（训练）而部分数据保持未标记（测试），这样可以在较少的标注信息下提高异常流量的识别能力。 实验结果表明，与基于朴素贝叶斯和支持向量机等传统的异常检测方法相比，基于词袋模型聚类的方法在识别精度上有所提升，能够在实时监控中更有效地捕捉到网络流量中的异常情况。因此，这种方法对于保障网络安全、防止恶意攻击和维护网络稳定具有重要意义。 关键词包括词袋模型、机器学习、聚类、数据挖掘以及异常流量识别，这些都是本文研究的核心技术手段。此外，作者还强调了跨学科的应用背景，如人工智能和识别技术，以及具体的基金资助信息和作者的学术背景，显示了研究的严谨性和实际应用价值。 这篇文章提供了一种创新的网络异常流量识别方法，通过词袋模型聚类结合半监督学习，优化了异常检测的准确性和效率，为网络安全领域的研究人员和实践者提供了新的思考角度和技术工具。