基于特征提取的聚类异常检测技术的研究与实现

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基于特征提取的聚类异常检测技术的研究与实现

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毕业论文范文题目：基于特征提取的聚类异常检测技术的研究与实现，论文范文关键词：基于特征提取的聚类异常检测技术的研究与实现
基于特征提取的聚类异常检测技术的研究与实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：网络的高速发展使得人们的生活越来越方便，人们越来越依赖于网络来进行工作、学习。随着网络复杂程度的加大，诸多不安全网络因素也随之而来，各种网络攻击、病毒的出现影响到了人们的网络生活，带来了很多安全方面的隐患。异常检测技术是网络入侵检测的核心（略..）部分，它用于发现网络中的入侵、攻击行为以及阻截想要进入被保护网络中的恶意数据包。检测准确率高、漏报率低是异常检测的最大优点，这是它得到广泛研究的原因，但是异常检测同样也存在着误报率高、检测耗时这样的缺点。本文从尽量减小异常检测缺点的目的出（此处忽略..）发，设计、实现了基于特征提取的聚类网络异常检测技术，主要内容包括以下方面：1．研究、分析异常检测技术，将经典的数据挖掘算法和模式匹配算法结合、运用在异常检测当中，提取关键的、具有代表意义的网络特征进行检测，减少数据检测的消耗。2．研究了多核平（本文此处忽略..）台OcteonCN3860网络处理器的硬件特征、工作原理、运行模式以及软件开发模式。在多核平台下对本文提出的异常检测技术进行了实现，加入了系统控制中心和通信平面，形成了一个网络异常检测系统，实现了对数据包的异常检测和实时告警。3．针对多核处理，利用（略..）“流”的局部性原理设计实现了分流器，力争最大限度地发挥多核系统的优势。本文通过相关的测试分析表明：所提出的检测技术能减少检测过程对数据的计算、比较时间，在保证检测准确率的同时稍微降低检测的误报率，并且尽可能减小检测时耗。

以上为本篇毕业论文范文基于特征提取的聚类异常检测技术的研究与实现的介绍部分。

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