基于局部特征压缩采样的网络入侵信号检测

周昕; 彭秋红

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基于局部特征压缩采样的网络入侵信号检测

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对网络入侵信号的准确检测,提高检测概率是保证网络安全的基础,传统检测方法难以实现对较低信噪比下的攻击信号的高效定位和检测,无法有效预测入侵信号的局部特征点,导致重采样,虚警概率和漏检概率较高。提出一种基于局部特征压缩采样的网络入侵信号检测算法,构建低信噪比下网络入侵信号模型,采用多普勒频移模糊搜索对入侵信号进行平滑处理,得到入侵信号的局部特征预测量和测量值,为了使得入侵检测适合线性实时处理过程,提高在低信噪比下的检测性能,采用卡尔曼滤波对结果进行修正,采用局部特征压缩采样判断入侵信号的联合特征,实现了对网络入侵信号的局部特征压缩采样检测。仿真结果表明,该算法检测性能较好,检测概率优于传统算法,展示了较好的应用价值,确保了网络安全。

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来源
《科技通报》 |2015年第6期|220-222|共3页
作者
周昕; 彭秋红;
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作者单位

平顶山工业职业技术学院计算机与软件工程学院;

平顶山工业职业技术学院自动化与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号检测与估计;
关键词
局部特征; 压缩采样; 网络安全; 检测;

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