【摘 要】
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对入侵病毒的最大化吸附可以有效保证网络安全,提高入侵容忍系统的安全防护性能。传统的入侵容忍系统检测和吸附病毒的方法采用链节点的随机运动生长模型,当入侵病毒为非均匀
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对入侵病毒的最大化吸附可以有效保证网络安全,提高入侵容忍系统的安全防护性能。传统的入侵容忍系统检测和吸附病毒的方法采用链节点的随机运动生长模型,当入侵病毒为非均匀增长状态时,对病毒的吸附能力不好。提出一种基于高分子链的病毒优化吸附方法,采用线性规划技术进行入侵容忍系统状态数据融合,把入侵容忍系统描述为马尔科夫链的5个状态,进行入侵容忍系统安全属性分析,采用链重叠检测和向量化运算模拟高分子链吸附性能,实现对入侵病毒的强力吸附。仿真实验表明,采用该算法能把4类病毒入侵数据有效吸附在高分子链模型表面,聚类效果较好,具有较好的实时性和鲁棒性。
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