【摘 要】
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传统网络危险信号检测方法,需要对网络的全部数据包进行挖掘,导致所用检测时间长,空间复杂度高,无法准确地检测出网络危险信号。设计并实现了一种基于数据分类思维的网络危险
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传统网络危险信号检测方法,需要对网络的全部数据包进行挖掘,导致所用检测时间长,空间复杂度高,无法准确地检测出网络危险信号。设计并实现了一种基于数据分类思维的网络危险信号检测系统,该系统包括预处理模块、特征选择模块、信号分类模块等。通过分数阶傅里叶变换对网络危险信号进行预处理操作。采用网络信号特征选择的方法,对已经完成预处理的网络信号进行特征选择。再通过半监督聚类算法从大量混乱无序的网络信号特征中获得训练数据集,并进行组合信号分类器分类。基于学习结果分析是否存在网络危险信号,实现网络危险信号的准确检测。实验
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