基于奇异值分和DAG_SVMS的操作系统类型识别

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为提高未知指纹对应操作系统的识别速率和准确率,文中提出了基于奇异值分解和使用有向无环图分类的操作系统类型识别新方法.首先对操作系统原始指纹生成的矩阵进行奇异值分解提取奇异值特征;然后使用有向无环图生成多类分类器对未知指纹的奇异值特征进行分类;最后在Nmap指纹库上验证了该方法.结果表明,该方法有效地降低了向量维数、对未知指纹具有较高的识别率.
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