首页> 中文期刊> 《无线电工程》 >基于计算似然比的分布外网络流量数据检测方法

基于计算似然比的分布外网络流量数据检测方法

         

摘要

深度学习模型有时会将一些未知类别数据误分类为已知类别,这些未知类别数据定义为在某些领域的分布外数据,例如生物信息、医疗保健、自动驾驶和网络安全等,这样的误分行为将会导致严重的后果。对网络流量识别与分类技术以及分布外数据进行了简要介绍,提出了一种在测试样本中检测存在分布外数据的方法。根据分布外数据特点,通过训练并计算2个模型得到的结果的似然比判断分布外数据。在网络流量公开数据集Moore数据集和4个自采集数据集上进行了测试,该检测方法的识别精度可以达到92.3%。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号