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网络信息传输异常数据检测仿真研究

         
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对网络信息传输的异常数据进行检测,能够有效保证网络安全,防止网络异常瘫痪.对异常数据的检测,需要确定实现信息分类信息熵,并对数据属性的增益进行计算,完成信息传输异常数据的检测.传统方法对观测数据中网络信息传输异常数据进行识别,利用响应函数对数据进行投影分析,但忽略了获取数据属性增益.提出基于信息熵的网络信息传输异常数据检测分析模型建立方法,通过信息增益的方法作为属性选择的标准,确定生成决策树每个节点所需要的合适属性,并利用向量空间中正例集和反例集确定实现分类所需要的信息熵,并对数据属性的增益进行计算,实现数据分类,提高网络信息传输异常数据提取的效果.确定数据之间的异常程度,提出基于信息熵的网络信息传输异常数据检测分析模型建立方法.实验结果表明,所提方法能够准确检测出网络信息传输异常数据,且计算耗时较少.

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