柯西分布下网络入侵跳频数据挖掘技术

发布时间：2018-06-07 01:14

  本文选题：柯西分布 + 网络入侵　； 参考：《现代电子技术》2017年08期

【摘要】：对网络入侵跳频数据准确挖掘实现入侵检测,保障网络安全。针对当前的K分布挖掘方法的漏检率大的问题,提出一种基于柯西分布的网络入侵跳频数据挖掘技术。构建网络入侵跳频数据的柯西分布时间序列分析模型,采用双线性Hough变换进行入侵数据的双曲跳频分解,得到网络入侵数据的频谱特征,对提取的入侵数据频谱特征进行柯西分布下的时频分析,实现数据挖掘优化。最后进行仿真测试,结果表明,采用该方法进行网络入侵跳频数据挖掘的准确概率较高,抗干扰性能较强。
[Abstract]:Intrusion detection is realized by accurate mining of network intrusion frequency hopping data, and network security is guaranteed. Aiming at the problem of large leakage rate of current K-distribution mining method, a Cauchy distribution-based network intrusion frequency-hopping data mining technique is proposed. The Cauchy distribution time series analysis model of network intrusion frequency hopping data is constructed. The hyperbolic frequency hopping decomposition of intrusion data is carried out by using bilinear Hough transform, and the spectrum characteristics of network intrusion data are obtained. The spectrum features of extracted intrusion data are analyzed by time-frequency analysis under Cauchy distribution, and data mining optimization is realized. Finally, the simulation results show that the accurate probability and anti-jamming performance of this method are high.
【作者单位】： 深圳职业技术学院电信学院;浙江大学计算机科学与技术学院;深圳大学光电学院;
【基金】：国家“973”计划项目(2012CB315903)
【分类号】：TP311.13;TP393.08

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本文编号：1989010