入侵数据衰减性变化后的优化检测仿真

发布时间：2017-08-08 11:25

  本文关键词：入侵数据衰减性变化后的优化检测仿真

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【摘要】：在入侵数据优化检测优化的研究中,由于网络入侵特征会随着入侵后时间的推移发生衰减性变化,导致入侵特征发生不断的更新,传统的入侵数据检测方法,对于不断发生特征衰减变化的入侵数据无法固定检测阀值,存在特征识别能力差,检测精度低的问题。提出采用衰减调控的入侵相关数据关联融合挖掘算法。通过获取调控数据集构建入侵相关数据的数据模型,提取入侵相关数据的数据特征并进行预处理。引入多普勒频移模糊搜索对入侵相关数据进行平滑处理,得到入侵相关数据特征包络幅度估计值,对特征提取结果进行衰减调控处理,实现基于衰减调控的入侵相关数据关联融合挖掘。仿真结果表明,改进算法能有效的对入侵相关数据特征进行分类,提高对入侵数据的检测精度。
【作者单位】： 河南理工大学万方科技学院;
【关键词】： 入侵 衰减调控 关联融合
【分类号】：TP393.08;TP311.13
【正文快照】： 1引言近年来,随着网络的逐渐发展及广泛应用,种种网络危机的产生概率也加紧增加,给网络的正常运营带来了严重的要挟[1,2]。因此,对网络入侵数据实时挖掘的研究具有重要意义,成为相关学者分析的重点课题,受到越来越广泛的关注[3]。目前的入侵相关数据挖掘算法,可通过对入侵相关

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1 于泠;陈波;;入侵数据特征并行选择算法[J];电子科技大学学报;2008年02期

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2 薛昱春;基于主机的入侵数据包检测系统设计与实现[D];东南大学;2006年

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本文编号：639752