异构复杂信息网络下的异常数据检测算法

发布时间：2017-11-23 07:19

  本文关键词：异构复杂信息网络下的异常数据检测算法

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【摘要】：异构复杂信息网络承载着不同的协议和网络信道,并通过云储存实现资源调度,由此产生的异常数据会给网络信息空间带来安全威胁和存储开销,所以需要进行异常数据准确检测。传统的检测算法采用简化梯度算法进行异常数据检测,不能有效去除多个已知干扰频率成分的异常数据,检测性能不好。提出一种基于自适应陷波级联模型的异常数据检测算法。构建异构复杂信息网络系统模型,采用固有模态分解把异常数据信号解析模型分解为多个窄带信号,设计二阶格型陷波器结构,用多个固定陷波器级联抑制干扰成份,采用匹配投影法寻求优化特征解,找出所有匹配的特征点对,从而实现异常数据检测的改进。仿真实验表明,采用该算法进行异常数据检测时,信号幅值大于干扰噪声数据幅值;该算法提高了检测性能,具有较好的抗干扰性能。
【作者单位】： 吉林大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61472159) 吉林省创新团队项目(20122805) 吉林省科技发展项目(20140101180JC)资助
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言异构复杂信息网络是一种由不同制造商生产的计算机、网络设备和系统组成的复杂网络结构,通常情况下,异构复杂信息网络构架在不同的协议上支持不同的功能或应用。异构复杂信息网络在整个互联网体系中体现为一个异构网元,承载着不同的协议和网络信道,并通过云储存实现资源

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本文编号：1217653