嵌入式网络高维异构数据攻击检测方法研究
Computer Simulation(2020)
Abstract
针对传统方法存在网络高维异构数据攻击检测速度较慢、准确率较低等缺陷,提出一种嵌入式网络高维异构数据攻击检测方法.首先,在对高维异构数据进行预处理的基础上,确定数据的关联度主特征量,并进行分类,并找出异构数据的特征阈值进行高维异构数据挖掘;其次,分析攻击信号检测原理,引入分数阶傅里叶变换方法对网络攻击信号进行融合,获取网络信号累积量;然后,通过最小的均方误差标准,约束攻击信号并进行正交频谱分离,实现网络攻击信号的检测.最后,进行仿真验证,结果表明采用所提方法在攻击检测速度、准确率方面均要优于传统检测方法,具有更高的优势.
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