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数据与计算发展前沿，2024，6(1)第6卷第1期2024年2月
Vol.6No.1Feb.2024
ISSN2096-742X网络异常检测领域概念漂移问题研究综述
CN10-1649/TP
11，21*11
杜冠瑶，郭勇杰，龙春，赵静，万巍
1.中国科学院计算机网络信息中心，北京100083
2.中国科学院大学，北京100190
文献CSTR:摘要：【目的】随着网络技术的快速发展和广泛应用，网络异常检测作为保护网络安全和维护系统
正常运行的手段变得越来越重要。然而，网络中异常行为和攻击手段不断变化，给异常检
32002.14.jfdc.
CN10-1649/测带来了新的挑战。其中，概念漂移问题是网络异常检测领域中受到广泛关注的难点之
TP.2024.01.015一。【方法】本综述旨在对网络异常检测领域中概念漂移问题进行研究分析和总结。与前人
的研究相比，本文将专注于网络异常检测领域的流数据。【文献范围】首先，对概念漂移进行
文献DOI：详细介绍，包括定义、产生原因和特点。通过对概念漂移的全面理解，可以为后续的检测方
10.11871/jfdc.issn.法提供指导。其次，系统性地介绍了概念漂移检测方法，主要包括基于统计的方法、机器学
2096-742X.2024.习方法和深度学习方法等，并对比了各类方法的优缺点和适用场景。最后，探讨了概念漂
01.015移在未来可能的研究方向。【结论】本文聚焦于网络异常检测领域的概念漂移问题，通过详
细介绍概念漂移的定义、产生原因和特点，以及深入分析和总结针对流数据概念漂移的检
页码：162-178测方法，为未来研究方向提供了有价值的参考和指导。
获取全文关键词：概念漂移；网络异常检测；数据分布；模型更新
AReviewofConceptDriftintheFieldofNetwork
AnomalyDetection
11,21*11
DUGuanyao,GUOYongjie,LONGChun,ZHAOJing,WANWei
1.ComputerNetworkInformationCenter,ChineseAcademyofSciences,Beijing100083,China
2.UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100190,China
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