基于随机共振概率密度特征阈值的入侵检测

发布时间：2017-10-08 11:39

  本文关键词：基于随机共振概率密度特征阈值的入侵检测

  更多相关文章： 随机共振 概率密度特征 临界阈值 网络入侵

【摘要】：网络入侵信号表现为一种多频非线性微弱信号,传统的随机共振检测方法受弱信号幅度和临界阈值约束,检测性能受限。提出一种采用随机共振概率密度特征确定信号检测临界阈值的方法,建立网络入侵信号自适应随机共振检测系统,把多频网络入侵信号采用EMD分解的方法分解为高频和低频信号两部分,使每个频段满足随机共振条件。采用相轨迹过零周期数相变判别算法提取随机共振概率密度特征,确定检测系统的临界阈值,实现对入侵信号的准确判别和检测。仿真实验表明,采用该算法进行网络入侵信号检测,能有效检测出多频非线性微弱入侵信号,检测概率具有明显提高,漏检和误报概率降低。
【作者单位】： 黄河科技学院;
【关键词】： 随机共振 概率密度特征 临界阈值 网络入侵
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言网络入侵信号检测是实现网络安全,提高网络系统的生存能力和抵御风险能力的关键。随着网络信息对抗和反对抗技术的不断升级,网络入侵信号呈现非线性微弱信号特征,传统的信号检测方法,如小波分析检测、线性滤波检测、自适应滤波法和时频分析检测方法已经无法有效对网络入

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本文编号：993825