【摘 要】
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传统网络攻击检测方法中,通常使用混沌系统结合高斯混合模型实现同步控制检测,当待检测的攻击信号具有高斯线性特征时,这种方法的检测效果理想。随着网络攻击信号向着非线性
【机 构】
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上海财经大学信息管理与工程学院,上海外高桥保税区联合发展有限公司
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传统网络攻击检测方法中,通常使用混沌系统结合高斯混合模型实现同步控制检测,当待检测的攻击信号具有高斯线性特征时,这种方法的检测效果理想。随着网络攻击信号向着非线性随机序列方向发展,传统检测模型无法实现有效的攻击检测。提出一种基于Rossle混沌模型的平均互信息特征潜质挖掘算法,并根据挖掘的互信息这种非线性特征解,实现对具有非线性随机特性的网络攻击信号有效检测。根据Rossle混沌系统基础模型,采用最小均方误差准则,设计一个能去除多个已知干扰频率成分的自适应级联陷波器,实现对攻击信号的滤波预处理,提取待检测
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