标题：基于LSTM的大规模网络流量异常行为检测方法
作者：魏波
作者单位：郑州工业应用技术学院信息工程学院，河南 郑州 451150
关键字：大规模流量；异常行为；异常检测；网络流量；LSTM神经网络
摘要：网络环境中的异常流量行为，不仅严重威胁着网络系统的稳定运行，还可能造成重大的经济损失和社会影响。因此，提出基于LSTM的大规模网络流量异常行为检测方法。首先，提取大规模网络流量异常行为的特征，全面反映网络流量的整体特性；其次，构建LSTM网络模型，使用训练好的LSTM模型对新的网络流量数据进行异常检测；最后，将重构误差与阈值进行对比，实现智能识别流量的异常行为，进而实现异常行为的检测。实验结果表明：基于LSTM的大规模网络流量异常行为检测方法在实验结果上表现出色，相较于其余两种方法，该方法能够最大程度上保证较好的检测效果，精准度较高，证明了LSTM模型具有良好的可扩展性和适应性。