本文關(guān)鍵詞：入侵?jǐn)?shù)據(jù)衰減性變化后的優(yōu)化檢測(cè)仿真

  更多相關(guān)文章： 入侵 衰減調(diào)控 關(guān)聯(lián)融合

【摘要】：在入侵?jǐn)?shù)據(jù)優(yōu)化檢測(cè)優(yōu)化的研究中,由于網(wǎng)絡(luò)入侵特征會(huì)隨著入侵后時(shí)間的推移發(fā)生衰減性變化,導(dǎo)致入侵特征發(fā)生不斷的更新,傳統(tǒng)的入侵?jǐn)?shù)據(jù)檢測(cè)方法,對(duì)于不斷發(fā)生特征衰減變化的入侵?jǐn)?shù)據(jù)無(wú)法固定檢測(cè)閥值,存在特征識(shí)別能力差,檢測(cè)精度低的問(wèn)題。提出采用衰減調(diào)控的入侵相關(guān)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)融合挖掘算法。通過(guò)獲取調(diào)控?cái)?shù)據(jù)集構(gòu)建入侵相關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型,提取入侵相關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征并進(jìn)行預(yù)處理。引入多普勒頻移模糊搜索對(duì)入侵相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理,得到入侵相關(guān)數(shù)據(jù)特征包絡(luò)幅度估計(jì)值,對(duì)特征提取結(jié)果進(jìn)行衰減調(diào)控處理,實(shí)現(xiàn)基于衰減調(diào)控的入侵相關(guān)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)融合挖掘。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)算法能有效的對(duì)入侵相關(guān)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分類(lèi),提高對(duì)入侵?jǐn)?shù)據(jù)的檢測(cè)精度。
【作者單位】： 河南理工大學(xué)萬(wàn)方科技學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 入侵 衰減調(diào)控 關(guān)聯(lián)融合
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08;TP311.13
【正文快照】： 1引言近年來(lái),隨著網(wǎng)絡(luò)的逐漸發(fā)展及廣泛應(yīng)用,種種網(wǎng)絡(luò)危機(jī)的產(chǎn)生概率也加緊增加,給網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)營(yíng)帶來(lái)了嚴(yán)重的要挾[1,2]。因此,對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)挖掘的研究具有重要意義,成為相關(guān)學(xué)者分析的重點(diǎn)課題,受到越來(lái)越廣泛的關(guān)注[3]。目前的入侵相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘算法,可通過(guò)對(duì)入侵相關(guān)

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1 于泠;陳波;;入侵?jǐn)?shù)據(jù)特征并行選擇算法[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2008年02期

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4 遲茜;趙楠;;分類(lèi)器動(dòng)態(tài)集成的入侵?jǐn)?shù)據(jù)流檢測(cè)算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年29期

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1 童紅艷;網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)聚類(lèi)分析研究[D];深圳大學(xué);2015年

2 薛昱春;基于主機(jī)的入侵?jǐn)?shù)據(jù)包檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];東南大學(xué);2006年

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