服务器集群网络中纠缠疑似攻击检测技术研究

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传统的直推式服务器集群网络攻击检测方法具有高检测率和低误报率的优点,但由于算法中采用了欧氏距离的计算使得计算量巨大,且对纠缠疑似攻击的检测效率不高。采用粗糙集的直推式网络异常数据检测方法对服务器集群数据包进行异常监测,在对异常数据奇异值的计算中,引入相似度概念,避免欧式距离出现的"维度灾难",对检测出的异常数据特征加入属性权重进行攻击识别,提高了对服务器集群网络纠缠疑似攻击的检测率和及时性。仿真结果表明,提出的算法对服务器集群网络攻击中纠缠疑似攻击检测具有较高的检测率和较为及时的响应速度。
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