【摘 要】
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随着网络技术的快速发展,网络攻击带来了极大的负面影响,因此网络安全问题亟待解决。针对网络攻击中的拒绝服务(Denial of Service,DoS)攻击,提出了一种基于边缘计算框架的孤
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572440),浙江省自然科学基金(LR16F010003,LR17F010002)
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随着网络技术的快速发展,网络攻击带来了极大的负面影响,因此网络安全问题亟待解决。针对网络攻击中的拒绝服务(Denial of Service,DoS)攻击,提出了一种基于边缘计算框架的孤立森林网络异常检测方法。该方法根据每个边缘节点的特性实现对模型训练任务的合理分配,有效地提高了边缘节点的利用效率;同时,利用边缘计算的特点实现了对云中心模型训练任务的分流,从而更好地减少系统的耗时,减轻云中心的任务负担。为了验证所提方法的有效性,对10%-KDDCUP99网络数据集进行预处理,并提取部分数据用于实验。实验结
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