發(fā)布時間：2017-06-30 07:12

  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】：通過對網(wǎng)絡(luò)病毒感染下振蕩攻擊數(shù)據(jù)混淆分離,實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)病毒攻擊數(shù)據(jù)的特征定位和提取,有效檢測網(wǎng)絡(luò)病毒數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)方法中對網(wǎng)絡(luò)病毒感染下的振蕩攻擊數(shù)據(jù)的檢測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)病毒感染振動攻擊模型,提取攻擊數(shù)據(jù)的信號模型特征,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),實現(xiàn)對信號的濾波,進而實現(xiàn)混淆分離算法的改進。仿真結(jié)果表明,該算法設(shè)計的濾波器進行振蕩攻擊數(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,對病毒感染下的振蕩攻擊信號的檢測性能較高,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科學(xué)重點研究基地招標(biāo)項目(JD14133) 江西省高校人文社會科學(xué)研究項目(FX1305)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 通過對網(wǎng)絡(luò)病毒感染下振蕩攻擊數(shù)據(jù)混淆分離,實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)病毒攻擊數(shù)據(jù)的特征定位和提取,有效檢測網(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)混淆分離算法對保證網(wǎng)絡(luò)安全具有重要意義[1]。傳統(tǒng)的檢測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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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：501040