【摘 要】
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随着信息网络的高速发展,特别是高速互联网、5G网络、物联网等的发展,网络流量信息的获取也变得更加容易,但对流量数据进行标记面临着不可逾越的困难.半监督学习能够将少量标
【机 构】
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福州大学 数学与计算机科学学院,福州350116福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,福州350116;
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随着信息网络的高速发展,特别是高速互联网、5G网络、物联网等的发展,网络流量信息的获取也变得更加容易,但对流量数据进行标记面临着不可逾越的困难.半监督学习能够将少量标记的流量与大量未标记的流量同时进行训练,也因此成为网络安全领域的研究热点.学术界已有半监督技术的相关综述,尚未有对半监督技术在异常流量检测方法上进行总结的文献.因此,本文对近年来半监督异常流量检测技术进行综述,首先论述异常流量检测的特性与关联性,然后对半监督学习的研究内容进行介绍,其次,对基于半监督的异常流量检测方法进行分析和比较,包括半监督聚类、半监督分类、半监督降维、半监督集成和增量半监督,最后指出当前半监督检测方法中存在的不足和未来值得研究的方向.
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