【摘 要】
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在大数据背景下进行网络异常数据挖掘,提高网络的安全性,提出基于post关键字编译法的网络异常数据挖掘方法,并在嵌入式模块中进行软件开发设计.建立网络异常数据的非线性结构
【机 构】
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河南水利与环境职业学院,河南 郑州,450008郑州信息工程职业学院,河南 郑州,450008;
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在大数据背景下进行网络异常数据挖掘,提高网络的安全性,提出基于post关键字编译法的网络异常数据挖掘方法,并在嵌入式模块中进行软件开发设计.建立网络异常数据的非线性结构重组模型,采用交叉编译方法进行网络异常数据的关键字特征提取,建立网络异常数据关键字的语义本体模型,采用语义关联映射方法进行网络异常数据的语义特征检测和信息挖掘,构建反映网络异常数据存档信息归类的语义本体模型,通过自相关特征匹配实现网络异常数据的属性检测,结合post关键字编译法方法进行网络异常数据挖掘优化.在嵌入式Linux环境下实现网络异常数据挖掘的软件设计.仿真结果表明,采用该方法进行网络异常数据挖掘的准确性较高,实时性较好,提高了网络异常检测能力.
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