网络异常

网络流异常监测及可视化技术研究

网络流量分析揭示了网络运行情况，识别异常行为，提升网络安全感知能力。为了实时监测网络流量和异常情况，应对大规模和复杂的数据挑战，研究提出了准实时流量报告机制，并设计了基于三维可视化的监测系统。结合信息熵方法挖掘流量异常，通过数据挖掘和人工监测实现了异常流量可视化监测，提升了监测成功率。系统设计方案和实施成果详述了网络态势的直观展现，加强了用户的网络感知能力。

数据挖掘 11 2024-07-15

基于数据挖掘的网络异常检测系统设计与实施

入侵检测技术是网络安全的核心，随着网络带宽流量的增加，快速检测成为入侵检测系统的重要需求。Snort入侵检测系统通过数据抓取和规则匹配来判断是否遭受攻击，规则质量直接影响系统性能。结合数据挖掘技术，设计并实现基于关联规则的分析器插件，以增强Snort对入侵的识别能力。利用Apriori算法挖掘Snort生成的告警日志，探索潜在的攻击模式，并将关联规则转化为Snort规则。通过SYN Flood攻击测试规则的增强，改进后的Snort系统显著提高了对SYN Flood攻击的检测效率。

数据挖掘 8 2024-09-21

动态大脑网络异常连接检测基于多元图学习的MATLAB开发

Aggarwal, P., & Gupta, A. (2019) 提出了一种用于检测自闭症患者动态大脑网络异常连通性的多元图学习方法。该方法在医学图像分析领域展示了显著的潜力，详细阐述了其MATLAB实现。

Matlab 8 2024-08-10

高维数据中的异常检测-综述异常检测方法

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。

算法与数据结构 10 2024-07-22

异常值剔除程序

使用MATLAB编写的异常值剔除程序，用于数据预处理。

算法与数据结构 8 2024-05-15

HDFS读写异常处理

这份文档详细阐述了HDFS读写异常的处理方法，有助于理解HDFS基础架构。

Hadoop 16 2024-05-15

Oracle异常处理技巧

Oracle中异常的详细解析：异常可以通过PL/SQL运行时引擎、RAISE语句或调用RAISE_APPLICATION_ERROR存储过程来抛出。

Oracle 7 2024-07-30

异常检测算法综述基于不同方法的异常探测分类

异常检测方法可以基于多种不同的方法进行分类：包括统计学方法、距离度量方法、偏差检测方法和密度估计方法。这些方法在处理高维数据时也有各自的应用场景。

算法与数据结构 9 2024-07-20

自定义异常处理

用户可以创建自定义异常来处理应用程序中的错误。通过 RAISE 语句调用异常处理。当程序块中出现异常时，异常会被传播到包含块或引发该异常的块中。如果当前块没有为特定异常设置处理程序，则异常将传播到包含块。值得注意的是，在声明部分或异常处理部分引发的异常将立即传播给包含块。

Oracle 17 2024-05-13

解决360软件运行异常

丢失360base.dll会影响360软件正常运行，可下载并使用提供的dll文件解决该问题。

Access 8 2024-05-28