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当前网络恶意入侵数据识别方法误检率高、识别效率低,提出基于蚁群的恶意入侵数据识别方法。选取数据集一级分类属性集合,得到第一次数据分类依据值,给出数据分类依据集合。将网络总数据集合划分成若干个不重叠的子数据集合,将第一次数据分类集合中的部分数据当作操作数据进行二级分类。随机从总数据集合划分结果中选取一个子集合,对子集合中数据相似度进行计算,设置一个固定大小的窗口,对升序排列后的子数据集在窗口中实施分割截取操作。对比截取结果中某两段相邻数据之间的相似度差值,将差值与定义阈值进行比较,实现网络冗余去除和异