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摘要:
针对传统的光纤网络离群恶意数据检测方法存在的检测准确性低、检测时间较长的问题,提出一种基于LODCD算法的离群恶意数据自动检测方法,为了解析离群恶意数据信号,构建了离群数据传输模型,采用经验模态分解算法对传输过程中的离群恶意数据进行解析,建立了离群恶意数据信号分析模型;将离群恶意数据分析模型划分成多个窄带信号,得到离群恶意数据包络特征,通过计算恶意数据包络特征在各个通信信道的干扰信号比提取出离群恶意数据特征;根据离群恶意数据特征计算恶意数据之间的距离,通过引用数据信息熵概念得到恶意数据离群属性,利用局部链接离群因子度量备选数据库中恶意数据的离群程度,得到离群恶意数据检测结果.通过仿真实验结果表明,所提自动检测方法较传统检测方法相比,检测准确率更高,检测耗时更少.
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文献信息
篇名 光纤网络离群恶意数据自动检测研究与分析
来源期刊 激光杂志 学科 工学
关键词 光纤网络 离群恶意数据 数据检测 LODCD算法 离群数据
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 光通信与网络
研究方向 页码范围 111-114
页数 4页 分类号 TN929.1
字数 语种 中文
DOI 10.14016/j.cnki.jgzz.2019.08.111
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙汉卿 河南牧业经济学院信息工程学院 7 2 1.0 1.0
2 刘征 河南牧业经济学院信息工程学院 6 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
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光纤网络
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数据检测
LODCD算法
离群数据
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
激光杂志
月刊
0253-2743
50-1085/TN
大16开
重庆市黄山大道杨柳路2号A塔楼1405室
78-9
1975
chi
出版文献量(篇)
8154
总下载数(次)
22
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33811
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