基于深度学习的异常流量检测算法研究

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摘要：随着大数据、人工智能等网络技术在人们生产生活中的常态化应用，网络流量安全成为当前亟待解决的问题。基于此，针对现有模型过于复杂，且难以保障识别高精度条件的问题展开分析，并对基于LSTM-RNN（长短期记忆—循环神经网络）的有监督流量异常检测模型的讨论。同时，还针对现有模型过于依赖数据标签的情况进行优化，提出一种基于Autoencoder-LOF（自动编码器—局部离群因子）的无监督流量异常检测模型，以保证及时捕捉关键信息。（剩余5388字）

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