我校应用技术学院陈良臣副教授在Nature旗下期刊Scientific Reports发表研究论文
近日，我校应用技术学院陈良臣副教授的研究论文“ An Improved Density Peaks Clustering Algorithm Based on Grid Screening and Mutual Neighborhood Degree for Network Anomaly Detection ” （10.1038/s41598-021-02038-z）在 Nature (《自然》)旗下期刊 Scientific Reports 上发表，并于2022年1月26日在Nature官网发布。该项研究依托国家重点研发计划项目“**联动技术研究”，我校应用技术学院陈良臣副教授为该论文第一作者兼通信作者。
该研究针对现有网络安全检测方法在高速网络大数据环境下未知攻击发现、网络异常检测效率和准确率较低的问题，采用大数据分析和人工智能技术，提出了一种基于网格筛选、相互邻近度和自定义中心决策值的改进密度峰值聚类算法用于网络异常检测，有效解决了高速网络大数据环境下网络异常检测计算复杂度高和检测准确率低的问题。该研究在复杂网络环境下网络异常检测系统中具有很好的应用前景，为进一步探索网络空间安全领域的新方法和新技术提供基础和参考。
Scientific Reports 是世界知名的 Nature (《自然》)旗下期刊，属于国际SCI期刊分区的一区，影响因子IF="4.380，具有很高的学术影响力。
陈良臣副教授2013年起就职于我校，2007年至2013年曾任职于中国科学院高能所（事业编制）和IBM公司。被聘为国家空间信息智能服务产业技术创新战略联盟高级技术顾问，武汉大学科技园高级技术顾问。近年主持教育部课题3项，出版计算机教材10部。研究方向包括信息安全、大数据、人工智能、机器学习、智能信息处理等领域，在 China Communications,The Journal of Supercomputing,Multimedia Tools and Applications 以及《信息网络安全》《系统仿真学报》等国内外期刊发表学术论文40余篇，担任包括 The Journal of Supercomputing,Soft Computing 在内多个国际SCI学术期刊的审稿专家。
（应用技术学院）
附Nature官网论文链接：https://www.nature.com/articles/s41598-021-02038-z