【摘 要】
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针对传统的异常攻击检测方法主要以异常攻击行为规则与网络数据隶属度大小进行判别,只能针对已知异常攻击进行检测,对新型异常攻击,检测算法率低,计算数据量大的问题;提出一
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针对传统的异常攻击检测方法主要以异常攻击行为规则与网络数据隶属度大小进行判别,只能针对已知异常攻击进行检测,对新型异常攻击,检测算法率低,计算数据量大的问题;提出一种新的分布式网络异常攻击检测方式,通过对分布式网络内数据进行迭代聚类将正常和异常数据进行分类,建立矩阵映射模型进行数据矩阵对比,初步对异常攻击数据进行判断;在矩阵中建立粒子密度函数,通过粒子密度变化计算其异常攻击概率,最后对其数据进行加权和波滤确定数据异常攻击特征,建立攻击检测模型;仿真实验表明,优化的分布式网络异常攻击检测模型提高了异常数据攻
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