简介:摘要;随着计算机通信网络的迅速发展,网络安全问题日益突出,其中异常流量检测是保障网络安全的重要环节之一。然而,由于网络数据的多样性和复杂性,传统的异常流量检测方法在面对新型网络攻击时表现不佳。针对这一问题,本文提出了一种基于迁移学习的计算机通信网络异常流量检测方法。通过利用迁移学习技术,将源领域的知识迁移到目标领域,实现在目标领域的异常流量检测,从而提高了检测的准确性和效率。通过在实际数据集上的实验验证,结果表明,所提方法相较于传统方法在异常流量检测方面取得了显著的改进,具有良好的应用前景。