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随着互联网技术的飞速发展,95％的流量使用SSL/TLS协议进行加密,其中隐藏着大量的恶意流量.由于网络流量体量大、加密数据的不可见性,使得如何在不解密的前提下,检测加密恶意流量的研究成为一个重要课题.现有的基于模式匹配的方法,无法处理加密流量.基于统计特征和时序特征的方法,依赖专家经验,需要花费大量的时间,人工提取特... 相似文献
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网络爬虫在中文信息处理中被大量使用,根据待处理的问题定向爬取相关领域的数据,为后续中文信息处理提供基础.传统多线程模型在处理高并发和大量I/O阻塞操作时,存在较为明显的限制和不足.针对以上问题,提出了一种基于coroutine模型的解决方案.从coroutine的基本原理和实现方法上作了较为详细的阐述,并给出基于coroutine网络爬虫的完整实现.实验表明,该方案能够有效地降低系统负荷,提高爬虫的爬取效率. 相似文献
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随着加密技术在网络应用中的广泛应用,如何在不侵犯用户隐私的情况下对加密流量进行分类成为新的挑战。文章提出了一种基于数据包的加密流量分类方法,这种方法不仅安全,而且可以有效防止恶意攻击流量。在流量传输过程中,每个数据包的任务是不同的。有些数据包负责维护连接,有些负责数据交互。以往的研究忽略了数据包行为对流量分类的影响。基于数据包的方法旨在通过聚类算法来区分正常和恶意数据包对流量分类的影响,以识别加密的恶意流量。该方法使用公共流量数据集和实验室收集的流量数据集进行验证,并与其他2种方法进行比较,证明了基于数据包的加密流量分类方法的有效性。 相似文献
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在分析谱聚类原理的基础上,研究了其在社团发现中的应用,提出了快速估计社团数量的新方法.该方法通过计算和分析Laplacian矩阵特征值的分布来估计社团的数量,利用K-means算法对Laplacian矩阵特征向量构造的向量空间进行聚类,实现社团的发现.该算法在真实社会网络和合成网络上做了测试,验证了在社团发现中的准确性和有效性. 相似文献
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