入侵数据衰减性变化后的优化检测仿真

• 作者: 侯桂云 罗刘敏
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵 衰减调控 关联融合
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 仿真网络化
• 页码范围: 234-237
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3478字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗刘敏	河南理工大学万方科技学院	11	29	3.0	4.0
2	侯桂云	河南理工大学万方科技学院	6	10	3.0	3.0