本文關鍵詞：基于經驗模態(tài)分解的局域網絡入侵檢測算法

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【摘要】：通過對局域網絡入侵的準確檢測可以保障網絡安全,由于局域網網絡入侵信號具有瞬時頻率特性,采用傳統(tǒng)的時頻分析方法難以實現有效檢測,出現檢測不準確的問題.為此提出基于經驗模態(tài)分解的局域網絡入侵檢測算法,分析網絡攻擊的防護原理和DOS攻擊對網絡的危害,對信號處理方法進行檢測方法設計.卡爾曼濾波方法對DOS入侵信號進行前置濾波,去除入侵信號的EMD虛假分量,采用小波閾值去噪方法進行信號提純,采用經驗模特分解方法,使得DOS入侵信號特征與干擾組成成分最佳匹配,提取HHT頻譜實現對入侵信號的準確檢測.仿真結果表明,采用該檢測方法進行局域網入侵檢測,精度較高,抗干擾性強,檢測性能優(yōu)于傳統(tǒng)算法.
【作者單位】： 重慶電子工程職業(yè)學院;
【基金】：重慶市教委科學技術研究項目(kj132205)
【分類號】：TP393.08;TP393.1
【正文快照】： 從計算機網絡系統(tǒng)出現并發(fā)展至今,網絡安全問題一直是困擾計算機技術和網絡技術快速發(fā)展的關鍵問題,沒有安全保障的計算機系統(tǒng)和網絡系統(tǒng)是非常危險的,因為網絡系統(tǒng)的安全隱患隨時都存在,且主要體現在以下兩個方面:一是網絡系統(tǒng)訪問數據的高攻擊性,這給網絡系統(tǒng)的數據訪問帶來

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