本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)病毒感染下振蕩攻擊數(shù)據(jù)混淆分離算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)病毒感染下振蕩攻擊數(shù)據(jù)混淆分離,實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)病毒攻擊數(shù)據(jù)的特征定位和提取,有效檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)病毒數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)方法中對(duì)網(wǎng)絡(luò)病毒感染下的振蕩攻擊數(shù)據(jù)的檢測(cè)和分離方法使用行為特征分析和卡爾曼濾波方法,算法受到數(shù)據(jù)振蕩和線性特征干擾的影響,檢測(cè)性能不好。提出一種基于雙線性本征波匹配的振蕩攻擊數(shù)據(jù)混淆分離算法,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)病毒感染振動(dòng)攻擊模型,提取攻擊數(shù)據(jù)的信號(hào)模型特征,根據(jù)調(diào)解病毒樣本序列的線性化程度,確定雙線性本征陷波器頻率參數(shù)和帶寬參數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的濾波,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)混淆分離算法的改進(jìn)。仿真結(jié)果表明,該算法設(shè)計(jì)的濾波器進(jìn)行振蕩攻擊數(shù)據(jù)的混淆分離,具有較好的抗噪能力和干擾抑制能力,對(duì)網(wǎng)絡(luò)病毒攻擊數(shù)據(jù)的混淆分離均方根誤差較小,對(duì)病毒感染下的振蕩攻擊信號(hào)的檢測(cè)性能較高,展示了其優(yōu)越性能。
【作者單位】： 江西警察學(xué)院科研和發(fā)展規(guī)劃處;
【關(guān)鍵詞】： 病毒感染 網(wǎng)絡(luò)安全 攻擊數(shù)據(jù) 混淆分離
【基金】：江西省高校人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地招標(biāo)項(xiàng)目(JD14133) 江西省高校人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目(FX1305)
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)病毒感染下振蕩攻擊數(shù)據(jù)混淆分離,實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)病毒攻擊數(shù)據(jù)的特征定位和提取,有效檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)病毒數(shù)據(jù)。研究網(wǎng)絡(luò)病毒感染下的振蕩攻擊數(shù)據(jù)混淆分離算法對(duì)保證網(wǎng)絡(luò)安全具有重要意義[1]。傳統(tǒng)的檢測(cè)和分離方法使用行為特征分析和卡爾曼濾波方法,算法受到數(shù)據(jù)振蕩和線性特

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  本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)病毒感染下振蕩攻擊數(shù)據(jù)混淆分離算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：501040