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本发明涉及一种基于KNN半监督学习模型的网络流量异常检测方法与系统，首先使用初始有标记数据作为训练样本，利用监督学习训练初始分类模型；然后，利用初始分类模型对网络流量无标记数据进行分类，得到初始分类数据；再利用半监督学习模型对初始分类数据进行重新标记和修正；最后，利用新的分类数据重新训练分类模型，并更新初始分类模型，如此往复不断更新分类模型，从而提高检测效果。本发明基于半监督学习模型，在分类检测过程中不断优化和更新分类模型，能够在生产环境下实现快速、高效的网络异常检测。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201910545310.4
Filing Date： 2019/6/22
Publication Date： 2020/10/9
Pub. No.： CN110225055B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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