{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期部分”:[[2024,4,27]],“日期时间”:“2024-04-27T21:56:43Z”,“时间戳”:1714255003942],“参考计数”:21,“出版商”:“Springer Science and Business Media LLC”,“问题”:“1”,“许可证”:[{“开始”:}“日期部分“:[2018,10,22]],”日期时间“:“2018-10-22T00:00:00Z”,“timestamp”:1540166400000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http://www.springer.com/tdm”}],“funder”:[{“DOI”:“10.13039\/501100012166”,“name”:“中国国家重点研发计划”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“award”:[“2017YFB0701900”]},{“DOI”:”10.13039\\501100001809“,”名称“:“中国国家自然科学基金”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“award”:[“61100053”]},{“name”:“CCF-Venustech-Hongyan Research Initiative”,“adward”:[”2016-013“]}],“content-domain”:{“domain”:[”link.springer.com“],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[)J Vis“],”published-print“{“date-parts”:[2019,2]},”doi“”:“10.1007\/s12650-018-0525-z”,“type”:“journal-article”,“created”:{“date-parts”:[[2018,10,22]],“date-time”:“2018-10-22T15:02:02:05Z”,“timestamp”:1540220525000},“page”:”215-229“,”update-policy“:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy:[“基于增量学习的实时网络安全可视化系统(ChinaVis 2018)”],“前缀”:“10.1007”,“卷”:“22”,“作者”:[{“给定”:“新”,“家族”:“范”,“序列”:“第一”,“从属”:[]},{“给出”:“陈露”,“家庭”:“李”,“顺序”:“附加”,“附属”:[]},}“ORCID”:“http://\ORCID.org\/00000-0001-7151-2407”,“authenticated-orcid”:false,“given”:“Xiaoju”,“family”:“Dong”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]}],“member”:“297”,“published-online”:{“date-parts”:[[2018,10,22]},“reference”:[{“key”:《525_CR1》,“doi-asserted-by”:《crossref》,《unstructured》:“Ali SHA,Ozawa S,Ban T,Nakazato J,Shimamura J(2016)使用暗网流量特征检测ddos攻击的神经网络模型。In:神经网络(IJCNN),2016年国际联合会议,第2979\u20132985页。IEEE“,”DOI“:”10.1109\/IJCNN.2016.7727577“},{“key”:“525_CR2”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Boschetti A,Salgarelli L,Mueld C,Ma K-L(2011)TVi:一个用于网络监控和异常检测的可视化查询系统。In:第八届网络安全可视化国际研讨会论文集,p\u00a01。ACM“,”DOI“:“10.1145\/2016904.2016905”},{“key”:“525_CR3”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Bruns-Smith D,Baskaran MM,Ezick J,Henretty T,Lethin R(2016)《多维数据分解的网络安全》。摘自:网络安全研讨会(CYBERSEC),2016年,第59\u201367页。IEEE“,”DOI“:”10.1109\/CYBERSEC.2016.017“},{“issue”:“2”,“key”:“525_CR4”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“1153”,“DOI”:“10.1109\/COMST.2015.2494502”,”volume“:”18“,”author“:”AL Buczak“,”year“:”2016“,”unstructured“:”Buczak-AL,Guven E(2016)网络安全入侵检测的数据挖掘和机器学习方法综述。IEEE Commun Surv Tutor 18(2):1153\u20131176“,“journal-title”:“IEEE Commun Surv导师”},{“key”:“525_CR5”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Chen W,Kong F,Mei F,Yuan G,Li B(2017)入侵检测系统的新型无监督异常检测方法。In:云上的大数据安全(BigDataSecurity),IEEE高性能和智能计算国际会议(HPSC),以及IEEE智能数据和安全国际会议(IDS),2017年IEEE第三届国际会议,第69\u201373页。IEEE“,”DOI“:”10.1109\/BigDataSecurity.2017.56“},{“issue”:“1”,“key”:“525_CR6”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“90”,“DOI”:“10.1016\/j.neunet.2005.04.006”,“volume”:”19“author”:“S Furao”,“year”:“2006”,“unstructured”:“Furao S,Hasegawa O(2006)用于在线无监督分类和拓扑学习的增量网络。Neural Netw 19(1):90\u2013106“,“journal-title”:“Neural Networkw”},{“key”:“525_CR7”,“unstructured”:“Hajar AAS,Fukase K,Ozawa S(2013)使用局部敏感散列进行大规模流数据学习的神经网络模型。In:神经信息处理国际会议。柏林斯普林格,pp 369\u2013376”}doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Hao L,Healey CG,Hutchinson SE(2015)网络安全数据网络态势感知集成可视化。参见:网络安全可视化(VizSec),2015年IEEE研讨会,第1\u20138页。IEEE”,“DOI”:“10.1109\/VIZSEC-2015.7312766”},{“issue”:“5786”,“key”:“525_CR9”,“DOI asserted by”:“publisher”,“first page”:“504”,“DOI”:“10.1126\/science.1127647”,“volume”:“313”,“author”:“G\u00a0E Hinton”,“year”:“2006”,“nonstructured”:“Hinton G\u00a0E,Salakhuttinov R\u00a0R(2006)利用神经网络降低数据的维数。Science 313(5786):504\u2013507”,“期刊标题”:“Science”},{“key”:“525_CR10”,“doi asserted by”:“crossref”,“nonstructured”:“Huang S-Y,Yu F,Tsah-R-H,Huang Y(2015)增量多数学习的网络流量异常检测。In:Neural networks(IJCNN),2015国际联合会议,pp.1\u20138。IEEE“,“DOI”:“10.1109\/IJCNN.2015.7280573”},{“issue”:“2”,“key”:“525_CR11”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”119“,”DOI“:”10.1007\/s10618-005-0031-5“,”volume“:”13“,”author“:”G Leban“,‘year’:”2006“unstructured”:“Leban G,Zupan B,Vidmar G,Bratko I(2006)Vizrank:机器学习引导的数据可视化。数据最小知识发现13(2):119\u2013136“,”journal-title“:”Data Min Knowl Discov“},{”issue“:”8“,”key“:”525_CR12“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“first page”:“1313”,”doi“:”10.1109\/TVCG.2011.144“,”volume“:“18”,”author“:”H Shiravi“,”year“:”2012“,”unstructured“:”Shiravi H,Shiravi A,Ghorbani AA(2012)网络安全可视化系统综述。IEEE Trans-Vis计算图18(8):1313\u20131329“,”journal-title“:”IEEE Trans-Vis计算图“},{“key”:“525_CR13”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Sommer R,Paxson V(2010)Outside the closed world:on using machine learning for network intrusion detection。In:Security and privacy(SP),2010年IEEE研讨会,第305\u2013316页。IEEE“,”DOI“:“10.1109\/SP.2010.25”},{“key”:“525_CR14”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Sultana A,Jabbar M(2016)使用数据挖掘技术的智能网络入侵检测系统。In:应用与理论计算与通信技术(iCATccT),2016年第二届国际会议,pp 329\u2013333。IEEE“,”DOI“:”10.1109\/ICATCCT.2016.7912017“},{“key”:“525_CR15”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Talbot J,Lee B,Kapoor A,Tan DS(2009)Ensemblematrix:交互式可视化以支持多分类器的机器学习。摘自:SIGCHI计算机系统中人为因素会议论文集,第1283\u20131292页。ACM“,”DOI“:“10.1145\/1518701.1518895”},{“key”:“525_CR16”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Theron R,Mag\u00e1n-Carri\u00f3n R,Camacho J,Fernndez GM(2017)多元分析和交互式可视化支持的网络入侵检测。In:网络安全可视化(VizSec)2017年IEEE研讨会,第1\u20138页。IEEE“,”DOI“:”10.1109\/VIZSEC.2017.8062198“},{”key“:”525_CR17“,”unstructured“:”Vast challenge 2013主页。\n http://www.vacommunity.org\/Vast+challenge+2013\n\n(2013)“}”,{“issue”:“1”,“key”:“525_CR18”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”5“”,“DOI”:“10.1007\/s10994-005-4258-6”,“”volume“:”58“,”author“:”GI Webb“,”year“:”2005“,”unstructured“:”Webb GI,Boughton JR,Wang Z(2005)Not so naive bayes:aggregating one-dependency estimators。Mach Learn 58(1):5\u201324“,“journal-title”:“Mach learning”},{“key”:“525_CR19”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Yousefi-Azar M,Varadharajan V,Hamey L,Tupakula U(2017)基于自动编码器的网络安全应用特征学习。In:Neural networks(IJCNN),2017年国际联合会议,第3854\u20133861页。IEEE”,“DOI”:“10.1109\/IJCNN.2017.7966342”},{“key”:“525_CR20”,“unstructured”:“Zhang S,Fung C,Huang S,Luan Z,Qian D(2017)Psom:周期时间序列中无监督异常检测的周期自组织映射。in:服务质量(IWQoS),2017 IEEE\/ACM第25届国际研讨会,pp 1\u20136。IEEE“},{“key”:“525_CR21”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhao S,Chandrashekar M,Lee Y,Medhi D(2015)使用机器学习的实时网络异常检测系统。In:可靠通信网络设计(DRCN),2015年第11届国际会议,第267\u2013270页。IEEE“,”DOI“:”10.1109\/DRCN.2015.7149025“}],”container-title“:[”Journal of Visualization“],”original-title”:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”http://\/link.springer.com/article\/10.1007\/s12650-018-0525-z\/fulltext.html“,”content-type“:”text\/html“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”text-mining“},{“URL”:“http://\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/s12650-018-0525-z.pdf“,”content-type“:”application\/pdf“、”content-version“:”vor“、”intended-application“:”text-mining“}、{”URL“:”http://\-link.springer.com/content\/ppdf\/10.10007\/s12650-018-0525-z.pdf“,:“相似性检查“}”,“存放”:{“日期-部分”:[[2019,10,22]],“日期-时间”:“2019-10-22T00:07:12Z”,“时间戳”:1571702832000},“分数”:1,“资源”:{-“主要”:}“URL”:“http://\/link.springer.com\/10.1007\/s12650-018-0525-z”},“references-count”:21,“journal-issue”:{“issue”:“1”,“published-print“:{”date-parts“:[[2019,2]}},”alternative-id“:[”525“],”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/s12650-018-0525-z“,”relation“:{},“ISSN”:[“1343-8875”,“1875-8975”],“ISSN-type”:[{“value”:“1343-88”,“type”:“print”},{“value”:“1875-89”,“类型”:“电子”}],“主题”:[],“发布”:{“日期部分”:[[2018,10,22]]},“断言”:[{“值”:“2018年7月20日“,”订单“:1,”名称“:”收到“,”标签“:”接收“,”组“:在线“,”群“:{”name“:”ArticleHistory“,”label“:”文章历史“}}]}}