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基于對齊原型網(wǎng)絡(luò)的小樣本異常流量分類

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摘 要： 異常流量分類是應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)攻擊，制定網(wǎng)絡(luò)防御的前提. 網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)量大導致分析成本高，新型異常流量標記樣本數(shù)量少導致分類難度大，小樣本學習能有效應(yīng)對這些問題. 但目前小樣本學習的方法仍然面對著復雜的模型或計算過程帶來的效率低下、訓練和測試樣本分布偏差導致的監(jiān)督崩潰問題. 本文提出了一種基于對齊（剩余6747字）

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