计算机网络下网络流量异常的检测算法
评价指标。实验步骤如下：
采用随机抽取的方式，从第一周的数据中对正常数据进行选取，然后从第二周的数据中，对待测数据进行选取，再从第三周数据中，选取正常数据来完成异常流量检测。在对TCM-KNN算法进行应用的过程中，需要对置信度闽值进行设定，结合前人的研究成果，该值设定为0.05。在对本文提出的TCM-KNN算法进行验证的过程中，为更加直观地反映出该算法在网络流量异常检测方而的准确程度，本次实验通过数据对比的方法进行具体验证（限于篇幅，数据选取及计算过程省略）。在算法的验证中，k值的选取是关键性环节，既不可过小，也不宜过大，以免对算法的准确性造成影响。需要注意的是，随着k值的增大，检测时问会随之延长，因此，在对该算法进行实际应用时，要对以下因素进行综合考虑：准确率、有效性以及耗时等。经过验证，建议在应用TCM-KNN算法对网络流量异常进行检测时，k值可以选择8，由此能够获得理想的检测结果。由此可见，本文所提出的TCM-KNN算法在网络流量异常检测中具有良好的适用性，只要k值选择的合理，便可以确保检测结果的准确率。
3 结论
综上所述，在计算机网络环境当中，为确保网络运行的稳定性，就必须保证网络流量始终处于正常状态，然而受到DDOS及蠕虫病毒的攻击，会造成网络流量异常，对此，本文提出一中检测算法，即TCM-KNN算法，经过该算法在网络流量异常检测中具有良好的适用性，当k值选择合理时，能确保检测结果的准确率。
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