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J-GLOBAL ID：201702215665783104   整理番号：17A1747107

バッグモデルクラスタリングに基づく異常流量識別手法【JST・京大機械翻訳】

Abnormal Traffic Identification Method Based on Bag of Words Model Clustering

著者 (4件)： Ma Linjin (貴州大学計算机科学与技術学院,貴陽,550025) ,  Wan Liang (貴州大学計算机科学与技術学院,貴陽,550025) ,  Ma Shaoju (貴州大学計算机科学与技術学院,貴陽,550025) ,  Yang Ting (貴州大学計算机科学与技術学院,貴陽,550025)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 43  号： 5  ページ： 204-209  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 既存の異常流量検出法の認識精度が低く,迅速に認識するためには,閾値を決定する必要があるという問題を解決するために,改良したネットワーク異常トラフィック同定法を,バッグモデルクラスタリングに基づいて提案した。異常なトラフィックと正常なトラフィックのK平均クラスタリングによって,ネットワークトラフィックの重要なポイントを得て,ネットワークトラフィックを対応するトラフィックポイントに変換して,ヒストグラムを確立して,異常なトラフィックを半教師つき学習方式によって検出した。実験結果により,提案した方法には,ナイーブBayesとサポートベクトルマシンに基づく認識法と比較して,より良い異常トラフィック識別効果があることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  ヒストグラム ,  *流量 ,  ネットワーク ,  サポートベクトルマシン ,  検出法
準シソーラス用語： 半教師つき学習 ,  ネットワークトラフィック ,  認識精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bag of Words (BoW) model ,  machine learning ,  clustering ,  data mining ,  abnormal traffic identification

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 流量 ,  識別 ,  手法