基于人工智能的校园通信网络异常流量检测

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中图分类号：TP393 文献标志码：A

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在当前信息技术迅猛发展的背景下，校园通信网络作为高校教学、科研与日常管理的重要基础设施，承载着大量数据交互与信息传输任务，其运行的稳定性与安全性直接关系到高校信息化水平的提升与教育质量的保障。目前，针对网络异常流量检测的研究已取得一定成果，尤其在特征提取与分类模型构建方面，不同学者提出了多种基于统计学方法1、机器学习[2]以及深度学习[3]的检测框架。（剩余9490字）

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