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地铁综合监控系统集成的设备种类和数量非常多,承载的业务和信息也非常多,更容易被不法分子发起攻击。传统地铁线路的防火墙、杀毒软件等多采用被动式防御模式,因此不利于提高地铁综合监控系统的安全防御能力,本文提出利用改进的K-means算法,该算法能够从海量数据中预测和识别木马或病毒基因特征,在这些病毒或木马爆发之前就将其清除出网络,实验结果显示,改进的Kmeans算法可以识别98.26%的病毒或木马,有效提升地铁监控系统安全防御水平。 相似文献
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