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摘要
为了提高异构有向传感器网络异常流量检测能力,提出一种基于模糊聚类的异构有向传感器网络异常流量检测算法。对采集的异构有向传感器网络传输数据进行低维度的特征集构造,构建异构有向传感器网络异常流量分布的粗糙集模型,对网络的异常流量特征集采用自适应回归分析方法进行统计特征量提取,以少量的样本类别数据为测试集,采用模糊C均值聚类方法对异构有向传感器网络异常流量进行向量量化分析,对全部的异常样本进行抽样训练,提取异构网络异常流量的高阶谱特征量,将异构有向传感器网络异常流量的特征提取结果输入到BP神经网络分类器中进行数据分类,结合大数据融合聚类方法实现异构有向传感器网络异常流量检测。仿真结果表明,采用该方法进行异构有向传感器网络异常流量检测的准确性较高,抗异常流量干扰能力较好,提高了网络的流量安全监控能力。
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