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A method of knowledge representation and learning based on fuzzy Petri nets was designed.In this way the parameters of weights,threshold value and certainty factor in knowledge model can be adjusted dynamically.The advantages of knowledge representation based on production rules and neural networks were integrated into this method.Just as production knowledge representation,this method has clear structure and specific parameters meaning.In addition,it has learning and parallel reasoning ability as neural networks knowledge representation does.The result of simulation shows that the learning algorithm can converge,and the parameters of weights,threshold value and certainty factor can reach the ideal level after training. 相似文献
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数据挖掘技术在网络攻击检测中的应用 总被引:4,自引:1,他引:4
通过网络攻击检测技术实现网络系统的动态防护已成为网络安全的热门研究课题。该文根据数据挖掘技术和攻击检测的特征,将数据挖掘技术应用于网络攻击检测系统中,从系统审计数据中提取出描述正常和异常行为的特征和规则,从而建立攻击检测模型。 相似文献
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基于分形特征的网络异常检测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
网络连接同许多其它现象一样,呈现出一种统计自相似性。论文根据此特征提出了一种基于分形特征的网络异常检测方法,该方法能够根据网络连接分形维数的变化,有效地检测网络拒绝服务攻击和端口扫描等异常情况,并通过模拟实验证明了该方法的可行性。 相似文献
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鉴于无标度网络的健壮性和小世界特性是蠕虫网络的理想特征,借助于复杂网络理论,提出了一个基于随机游走的蠕虫网络演化模型。该模型依据主机性能和网络的带宽采取择优的方式从蠕虫网络中选择合适的节点与新感染的主机建立连接。理论分析和模拟实验表明:所建立蠕虫网络具有无标度网络的性质。 相似文献
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