基于大数据的计算机网络流量安全态势感知方法
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中图分类号：TP393.08 文献标志码：A
0引言
随着互联网的迅猛发展，网络流量规模呈爆炸式增长且结构愈发复杂，网络攻击手段日益多样隐蔽。传统流量安全态势感知方法在应对海量、多变数据时存在局限[1]。基于大数据的技术为精准、高效感知计算机网络流量安全态势提供了新契机。
于继江等提出基于异构数据源的感知方法，通过构建多模态数据融合框架，整合计算机网络流量异构数据源，利用D-S证据理论对数据深度挖掘，感知网络安全态势。（剩余7966字）
