【摘 要】
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针对序列联配应用于攻击特征提取时的碎片和噪声干扰问题,采用SVM分类器将多攻击样本转换成单一攻击样本,以减少联配过程中的噪声序列;在两序列联配Smith-Waterman算法的基础
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61073187)
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针对序列联配应用于攻击特征提取时的碎片和噪声干扰问题,采用SVM分类器将多攻击样本转换成单一攻击样本,以减少联配过程中的噪声序列;在两序列联配Smith-Waterman算法的基础上,改变空位罚分方式,引入连续匹配字符奖励,提出一种改进的Smith-Waterman（ISW）算法。结合SVM分类器与ISW算法构建攻击特征提取模型。研究结果表明：该模型的联配结果能准确地表达攻击特征,降低检测系统的误报率。
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