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摘要
随着校园网络建设的不断深入，校园网用户数量激增，校园网流量规模呈指数级增长，这对校园网络流量监测与异常流量监测提出了巨大的挑战。现有网络异常流量监测系统已无法满足需求，文章基于校园网络监测需求提出一种校园网络异常流量检测方法。对医学院校每日流量进行系统分析后抽样选取四种异常数据流，筛选出无意义的特征进行降维操作。基于AI学习构建多个异常流量检测模型，对真实场景下的校园流量进行检测。检测结果表明，该文方法具有较好的检测准确率和时效性，满足校园网络环境下对异常流量检测的需求。
- 出版日期2023
- 单位浙江中医药大学
