利用多维观测序列的KCFM混合模型检测新型P2P botnet

来源 :武汉大学学报(信息科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:meng010
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提出了一种新颖的综合考虑多维观测序列的实时检测模型——KCFM。通过抽取新型分散式P2Pbotnet的多个特征构成多维观测序列,使用离散Kalman滤波算法发现流量异常变化,将Multi-chart CUSUM作为差异放大器提高检测精度。实验表明,基于多维观测序列的KCFM模型能够有效地检测新型P2Pbotnet。
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提出了同伦函数与填充函数相结合进行非线性最小二乘平差的方法。先采用同伦函数求解非线性恰定方程组,得到一个局部最优解,然后以该局部最优解为基础构造填充函数,通过对填充函数求解,得到比当前局部最优解更小的局部极小点,再以该局部极小点为基础重新构造同伦函数和填充函数进行求解,通过有限步的循环迭代,最终找到非线性最小二乘平差的全局最优解。实例验证,该方法能有效地寻找出非线性最小二乘平差的全局最优解。
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