摘要
为了提高大规模网络自适应安全阈值数据的检测能力,需要对数据进行优化分割,提出基于序贯模式检测和关联规则特征提取的大规模网络自适应安全阈值数据自动分割算法。构建大规模网络自适应安全阈值数据的统计序列模型,提取大规模网络自适应安全阈值数据相似度的描述性统计特征量,结合量化回归分析方法,对提取的大规模网络自适应安全阈值数据的关联特征集进行分类融合,实现大规模网络自适应安全阈值数据的自动分割与建模。仿真结果表明,采用该方法进行大规模网络自适应安全阈值数据自动分割的分类性较好,数据的误分率较低,提高了数据的安全检测和识别能力。
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单位恩施职业技术学院