【摘 要】
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传统的网络用户异常行为检测方法准确度不高,无法满足时代的需求,为此提出基于大数据的网络用户异常行为检测方法。基于大数据平台,构建识别网络用户异常行为框架图,用于判断
【基金项目】
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中国河南省科技厅项目:车辆半主动空气悬架系统的多模式切换控制研究与开发(编号:182102210379).
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传统的网络用户异常行为检测方法准确度不高,无法满足时代的需求,为此提出基于大数据的网络用户异常行为检测方法。基于大数据平台,构建识别网络用户异常行为框架图,用于判断用户的正常行为和非正常行为,考虑到计算时间复杂度高的问题,采用聚类算法筛选冗余数据,在完成上一步操作后,进行网络用户异常行为检测,实现基于大数据的网络用户异常行为检测方法的设计。实验选取了8个实验参数,对比两种检测方法的准确性,实验结果表明,所提方法准确性更高。
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