本文關(guān)鍵詞：惡意干擾網(wǎng)絡(luò)病毒的盲頻譜檢測算法　出處：《科技通報》2016年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 網(wǎng)絡(luò)病毒 盲頻譜 信號 檢測

【摘要】：惡意干擾下的網(wǎng)絡(luò)病毒信息具有較強(qiáng)的高斯隨機(jī)性和帶寬性,傳統(tǒng)的時頻分析方法及小波特征檢測方法難以實(shí)現(xiàn)對該類病毒入侵的有效檢測。提出一種基于盲頻譜檢測的惡意干擾下網(wǎng)絡(luò)病毒檢測算法。構(gòu)建了惡意干擾下的網(wǎng)絡(luò)病毒入侵的信號模型構(gòu)建,采用高斯平滑濾波算法進(jìn)行干擾抑制預(yù)處理,提取濾波后的惡意干擾下病毒數(shù)據(jù)的盲頻譜特征,以此為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)入侵的準(zhǔn)確檢測。仿真結(jié)果表明,采用該文算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)病毒檢測識別準(zhǔn)確度較高,性能優(yōu)越,保障了網(wǎng)絡(luò)安全。
[Abstract]:Malicious interference network virus information under Gauss has strong randomness and bandwidth, the traditional method of time-frequency analysis and wavelet feature detection method to realize the effective detection of the virus. This paper proposed an algorithm for detection of malicious network virus interference blind spectrum detection based on the signal model of network construction. Construction of virus invasion under the interference, using Gauss filter algorithm for interference suppression preprocessing, blind spectrum feature extraction filtering malicious interference virus data after the data as the foundation of realizing accurate network intrusion detection. The simulation results show that the algorithm of network virus detection and recognition accuracy, superior performance, security. Network security.

【作者單位】： 河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;
【基金】：河南省自然科學(xué)基金研究項目資助(152300410145)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 0引言隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展,計算機(jī)信息與網(wǎng)絡(luò)安全成為人們重點(diǎn)關(guān)注的問題,網(wǎng)絡(luò)攻擊的一個重點(diǎn)對象就是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫作為現(xiàn)代通信和技術(shù)傳播的一種重要的信息流通途徑,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫也叫Web數(shù)據(jù)庫,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的無縫結(jié)合。在海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)調(diào)

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3 李e，

本文編號：1374445