【摘 要】
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针对传统算法网络入侵预测中,网络检测数据相关性不强,大规模网络入侵导致预测准确性不高的问题.提出了-种基于时序变化率曲面极值（Time-series variation curved surface ext
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针对传统算法网络入侵预测中,网络检测数据相关性不强,大规模网络入侵导致预测准确性不高的问题.提出了-种基于时序变化率曲面极值（Time-series variation curved surface extremum： TVC？SE） 拟合的网络入侵预测算法.对网络流量信息数据进行实时获取,以时序为时间度量构建变化率曲面模型;分别对时序变化率曲面模型的局部极值进行迭代计算,将共有的局部极值作为最终的预测极值进行存储,同时以该时刻的协同局部极值为参考,提高了网络入侵预测的准确性.仿真实验表明,该测试方法能够
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