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摘要
一种基于经验模态分解和频谱特征检测的用户信息入侵检测方法,建立分布式智能计算中的用户信息入侵信号模型,并利用信号处理方法建立入侵检测模型；采用经验模态分解法,对分布式智能计算中的用户信息入侵信号进行时频分析和特征分解,得到呈线性平稳正态分布的输出频谱特征量；计算Winger-Ville分布的频谱特征量,得到的信号失真部分为用户信息入侵信号,利用自适应波束形成方法提取用户信息入侵信号的频谱特征量；基于提取的频谱特征量与检测输出的联合概率密度分布分析,实现对用户信息入侵信号的准确检测。本发明在入侵检测中既具有较高的准确率又具有较强的抗干扰能力,从而可保证用户信息的安全性。
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