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摘要
由于非法入侵行为产生的数据较多,传统方法受到数据冗余性较高的影响,导致识别准确性较低,为此设计一个船用SDN传输网非法入侵行为的识别方法。首先对传输网中的数据进行降维,然后对网络中的冗余数据去除,寻找数据之间的频繁项集,并对数据之间的关联规则生成,以对数据关联性计算。最后采用粗糙集算法对异常行为识别,主要通过奇异值计算与阈值比较实现。实验以识别准确率与识别时间作为对比对象,结果表明所研究的识别方法有效提高了识别的准确率,并减少了识别时间,实际应用意义较强。
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单位湖南石油化工职业技术学院; 沧州职业技术学院
