案例介绍
基本介绍：
基于待监管网络中采集的正常网络流量来为每种类别的流量数据学习正常的低维特征空间下的特征表示。自定义的损失函数保证了在学习到的特征空间下，相同类别的流量数据在特征空间下的表示更加接近，不同类别的流量数据在特征空间下分离性更强，通过设定阈值，若出现偏离阈值（与任何类别正常流量都不相似）的流量数据，则判定为异常。
本人独自编写、调优、在数据集上测试、在安全设备上完成集成，并在真实试点环境完成部署应用。相关成果发表国际论文一篇。
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