恶意干扰网络病毒的盲频谱检测算法

发布时间：2018-01-03 15:18

  本文关键词：恶意干扰网络病毒的盲频谱检测算法　出处：《科技通报》2016年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：恶意干扰下的网络病毒信息具有较强的高斯随机性和带宽性,传统的时频分析方法及小波特征检测方法难以实现对该类病毒入侵的有效检测。提出一种基于盲频谱检测的恶意干扰下网络病毒检测算法。构建了恶意干扰下的网络病毒入侵的信号模型构建,采用高斯平滑滤波算法进行干扰抑制预处理,提取滤波后的恶意干扰下病毒数据的盲频谱特征,以此为数据基础实现对网络入侵的准确检测。仿真结果表明,采用该文算法进行网络病毒检测识别准确度较高,性能优越,保障了网络安全。
[Abstract]:Malicious interference network virus information under Gauss has strong randomness and bandwidth, the traditional method of time-frequency analysis and wavelet feature detection method to realize the effective detection of the virus. This paper proposed an algorithm for detection of malicious network virus interference blind spectrum detection based on the signal model of network construction. Construction of virus invasion under the interference, using Gauss filter algorithm for interference suppression preprocessing, blind spectrum feature extraction filtering malicious interference virus data after the data as the foundation of realizing accurate network intrusion detection. The simulation results show that the algorithm of network virus detection and recognition accuracy, superior performance, security. Network security.

【作者单位】： 河南职业技术学院信息工程系;
【基金】：河南省自然科学基金研究项目资助(152300410145)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言随着计算机网络技术和信息技术的发展,计算机信息与网络安全成为人们重点关注的问题,网络攻击的一个重点对象就是网络数据库,网络数据库作为现代通信和技术传播的一种重要的信息流通途径,网络数据库也叫Web数据库,从而实现数据库与网络技术的无缝结合。在海量网络数据调

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本文编号：1374445