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在云对等网络中在线异常点的实时搜索和准确检测关系云对等网络的稳定和安全,由于云对等网络的在现异常点检测受到大量对等合法数据的干扰,网络波动幅度不大,检测困难。提出一种基于密度部分存储优化的云对等网络在线异常点检测算法,通过计算局部节点数据的在线时间复杂度实现对路由交换数据序列的初始特征和先验信息的预估计,适当增大存储空间开销来换取时间效率,实现零跳搜索和对异常点的准确检测。研究结果表明,采用该算法进行云对等网络的异常点检测,检测准确率大幅提高,执行开销降低,保证了对云对等网络安全性,提高了动态监测能力。 相似文献
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本文针对加强网络中数据库安全的需求,设计混合检测算法,即误用检测线程和异常检测线程同时并行检测审计数据,详细讨论了数据库入侵检测系统模型的建立与设计。 相似文献
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恶意下载事件严重影响了高校图书馆数据资源的正常应用。文章结合案例,针对图书馆网络和恶意下载事件的特点,提出了基于网络异常流量的网络入侵检测模式,从技术方面为高校图书馆有效防范恶意下载提出了对策。 相似文献
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针对目前网络入侵检测中流量异常检测方法存在虚警率较高的问题,采取了将数据挖掘与入侵检测系统相结合的方法,提出了一种基于数据挖掘的流量异常分析模型,对该模型中的关键部分如何利用CLOSET算法进行异常流量的频繁模式挖掘进行了重点的研究,实验结果表明该算法能够有效地发现多种网络入侵行为。和现有基于知识工程的方法相比,该方法具有更高的智能性和环境适应性。 相似文献
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为克服传统时间序列分析方法对小数据信息数据和非平稳序列检测不稳定的限制,引入滑动窗口模型思想,提出了滑动时间窗口模型的网络流量序列重组空间异构的检测方法。通过计算仿真得到不同时间窗阈值下的网络流量序列递归图,检验出网络总出口流量的确定性。通过提取递归图中异常特征点的定量递归特征的方法实现对流量异常的检测和评估。仿真实验表明,提取的流量序列定量递归特征具有较强的稳定性和自相似性,算法能有效检测出网络流量序列的隐藏异常波,尤其适合于小数据量时间序列和非平稳数据的检测和分析。 相似文献
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随着我国国民经济的飞速发展,电力工业起到了举足轻重的地位,许多地区的输电线路由于冰灾覆冰严重影响了输电线路的可靠性,易造成设备的损坏甚至是危及生命安全。为此,提出基于CIM的电网冰灾异常故障特征节点检测算法,通过对冰雪环境下产生的电网故障,建立CIM微电网系统的异常故障模块进行故障分析,经由微电网环境下电网异常故障分析数据模块将异常数据进行故障特征节点检测并计算的过程。仿真实验表明,基于CIM的电网冰灾异常故障特征节点检测算法,能够有效的提高冰灾异常故障检测的准确性、抗干扰能力强并且在长时间检测过程中,分析速度快,预防能力性强。有效地为电网安全高效运行提供更好的保障。 相似文献
8.
聚类算法通常用于数据的聚类。除此,它还可以用于异常数据的检测。首先介绍了基于划分的聚类算法K-means,然后给出改进算法I-K-means的算法描述,最后通过实例进行异常分析。 相似文献
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为研究使用混沌分析的方法检测大型Web数据库的异常入侵特征新型问题,提出使用递归图分析的混沌特征分析方法检测Web数据库异常入侵。使用平均互信息算法和虚假最近邻点算法求取Web数据库信息流相空间重构的关键参数,使用递归图分析方法分析了各类异常入侵信号下真实Web数据库的检测。仿真结果表明平均互信息算法和虚假最近邻点算法能有效应用于对Web数据库信息流异常信号入侵检测的相空间重构中。递归图混沌分析的方法能有效检测出各类异常入侵特征,递归图中有规则图案,表明入侵信号和Web数据库信息流具有确定性成分存在,能对之实现有效检测和防御,研究结果证明检测算法能有效应用于网络数据安全检测实践。 相似文献
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[目的/意义]通过异常检测可以在海量涉恐数据中发现异常信息,为反恐预警提供重要情报。[方法/过程]首先利用聚类将基础数据分为不同的簇,识别出其中区别于大部分数据对象的异常人员,然后设计一种专门的相似度综合度量参数用于计算与恐怖分子最相似的人员。[结果/结论]该方法为检测异常人员数据提供了一种可以参考的思路,用于从多种来源数据中快速找出涉恐敏感程度较高的人员,有望提高反恐情报分析的效率,实现精准打击重点涉恐人员和恐怖活动。 相似文献