网络伪装隐形文本特征检测及数据挖掘方法

发布时间：2018-06-25 23:54

  本文选题：网络入侵 + 检测　； 参考：《科技通报》2014年04期

【摘要】：基于特征分解原理,提出一种多维空间协方差矩阵数据挖掘算法,进行了最优化特征检测性能迭代和子空间文本数据特征检测算法的设计研究。提出采用K-L变换的特征压缩器设计进行高维特征向量的特征压缩,提高算法精度和减少计算量。在子空间中将文本数据空间分解为两个空间向量,采用两个空间向量的正交特性进行降噪去伪处理和特征量的检测和提取。仿真实验对高度伪装隐形文本入侵特征检测,采用了DARPA数据库作为实验数据为研究对象,实验表明新算法能有效检测出信号出现的两个峰值,检测效果明显,检测性能较高,具有良好的入侵文本特征数据挖掘性能。
[Abstract]:Based on the principle of feature decomposition, a multi-dimensional spatial covariance matrix data mining algorithm is proposed. The optimal feature detection performance iteration and subspace text data feature detection algorithm are designed and studied. A K-L transform based feature compressor is proposed for feature compression of high dimensional feature vectors, which can improve the accuracy of the algorithm and reduce the computational complexity. The text data space is decomposed into two space vectors in the subspace, and the orthogonal characteristic of the two space vectors is used to reduce the noise and deartifacts, and to detect and extract the feature quantity. In the simulation experiment, DARPA database is used as the experimental data to detect the intrusion feature of high camouflage invisible text. The experiment shows that the new algorithm can effectively detect the two peaks of the signal, the detection effect is obvious, and the detection performance is high. It has good performance of intrusion text feature data mining.
【作者单位】： 成都航空职业技术学院工程实训中心;
【分类号】：TP391.1;TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2068096