基于特征的多分类入侵检测系统的数据提取方法

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传统的入侵检测系统之间的学习机制缺失和入侵行为识别的局限性,无法较好的识别入侵行为。文章提出了基于特征的多分类入侵检测系统的数据提取方法,该方法通过多分类特征提取、选择与模式数据转换及学习机器人在异类系统间学习鉴定,可以有效解决单一模式或单一检测技术的优势无法互补的问题。
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