【摘 要】
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针对传统的网络威胁检测方法误测率高的问题,研究了基于异类数据挖掘的网络潜在威胁检测方法。利用异类数据挖掘技术从网络中采集网络潜在威胁数据;使用数据过滤器、聚类算法
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针对传统的网络威胁检测方法误测率高的问题,研究了基于异类数据挖掘的网络潜在威胁检测方法。利用异类数据挖掘技术从网络中采集网络潜在威胁数据;使用数据过滤器、聚类算法去除挖掘数据中的冗余和无关数据;在对分离出的网络潜在威胁数据归一化处理后,按照映射规则映射到检测空间中。在检测空间中建立网络潜在威胁森林,经过预处理数据映射存储在威胁树的节点上;将威胁森林树上的数据解析后再融合,使用匹配算法匹配数据集合中网络威胁数据,实现对网络潜在威胁的检测。通过与传统基于序列分析的网络威胁检测方法的对比实验,证明了设计的基于异
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