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摘要
针对当前入侵检测算法捕获异常数据包并对其进行分析,存在较低的检出率和检测率等问题,提出基于概率统计的云计算下网络入侵检测频率智能调整算法。采用概率统计方法提取网络攻击高、低危数据频谱特征,计算相应频谱特征幅值在全网中出现的总概率。利用经验模态分解方法根据概率计算结果分离出高、低危信号特征谐波分量,给出两类信号特征谐波分量在时域分布上的特征差异,建立频率调整阈值,根据该阈值确定入侵检测频率,完成入侵检测。实验结果表明,所提算法通过对入侵检测频率的调整,在一定程度上提高了异常数据检出率和检测正确率。
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