【摘要】：對(duì)Web連續(xù)攻擊信號(hào)進(jìn)行單模式匹配抓取進(jìn)而提高對(duì)攻擊信號(hào)的檢測(cè)能力,提出一種基于NET架構(gòu)的Web連續(xù)攻擊單模式匹配抓取算法,采用盲源分離算法高斯隨機(jī)分布下對(duì)連續(xù)攻擊信號(hào)進(jìn)行自相關(guān)成分分析,通過(guò)時(shí)頻伸縮信號(hào)在不同時(shí)間下的能量密度,對(duì)Web連續(xù)攻擊信號(hào)進(jìn)行正常和異常數(shù)據(jù)分離,對(duì)不同頻段進(jìn)行頻率變尺度壓縮,實(shí)現(xiàn)對(duì)高頻特征和低頻特征的分段處理。采用包絡(luò)線進(jìn)行平均值標(biāo)記的方法,得到信號(hào)的狀態(tài)空間固有模態(tài)函數(shù)差值分量,實(shí)現(xiàn)算法改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)對(duì)NET構(gòu)架下的Web連續(xù)攻擊特征點(diǎn)的單模式匹配抓取,提高對(duì)Web連續(xù)攻擊信號(hào)的檢測(cè)能力,對(duì)NET構(gòu)架下的Web連續(xù)攻擊特征信號(hào)的準(zhǔn)確抓取概率較高,在網(wǎng)絡(luò)安全構(gòu)架等領(lǐng)域具有較好的應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In order to improve the detection ability of Web continuous attack signal, a single mode matching grab algorithm of Web continuous attack based on NET architecture is proposed. The blind source separation algorithm Gao Si is used to analyze the autocorrelation components of the continuous attack signal under random distribution. The normal and abnormal data of the Web continuous attack signal are separated by the energy density of the time-frequency expansion signal at different time. The frequency variable scale compression is carried out in different frequency bands to realize the segmental processing of high frequency and low frequency features. By using the envelope to mark the mean value, the difference component of the state space inherent mode function of the signal is obtained, and the algorithm is improved. The experimental results show that the algorithm can accurately capture the Web continuous attack feature points under the NET framework and improve the detection ability of the Web continuous attack signals. The accurate capture probability of Web continuous attack feature signal under NET framework is high, and it has good application value in network security architecture and other fields.
【作者單位】： 瓊州學(xué)院電子信息工程學(xué)院;
【基金】：校級(jí)青年科學(xué)基金項(xiàng)目(QYQN201341) 2014年三亞市院地科技合作項(xiàng)目(2014YD22) 海南省自然科學(xué)資金(613170)
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2393703