柯西分布下网络入侵跳频数据挖掘技术

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对网络入侵跳频数据准确挖掘实现入侵检测,保障网络安全。针对当前的K分布挖掘方法的漏检率大的问题,提出一种基于柯西分布的网络入侵跳频数据挖掘技术。构建网络入侵跳频数据的柯西分布时间序列分析模型,采用双线性Hough变换进行入侵数据的双曲跳频分解,得到网络入侵数据的频谱特征,对提取的入侵数据频谱特征进行柯西分布下的时频分析,实现数据挖掘优化。最后进行仿真测试,结果表明,采用该方法进行网络入侵跳频数据挖掘的准确概率较高,抗干扰性能较强。
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