【摘 要】
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在复杂多变网络环境下,传统算法不能有效地挖掘出异常数据,准确率较低,严重威胁网络正常数据安全。提出一种基于半结构化时间序列的异常数据挖掘算法。首先通过临近算法对半结构化时间序列的数据进行特征提取,整合为特征数据序列并做信息熵值计算,获得数据熵值的空间信号,其次采用线性斜率算法将空间信号做降维处理,并使用分段聚合符号变换对降维后的信号做符号转换,识别出正常数据与异常数据,最后采用频繁项集算法挖掘出异
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在复杂多变网络环境下,传统算法不能有效地挖掘出异常数据,准确率较低,严重威胁网络正常数据安全。提出一种基于半结构化时间序列的异常数据挖掘算法。首先通过临近算法对半结构化时间序列的数据进行特征提取,整合为特征数据序列并做信息熵值计算,获得数据熵值的空间信号,其次采用线性斜率算法将空间信号做降维处理,并使用分段聚合符号变换对降维后的信号做符号转换,识别出正常数据与异常数据,最后采用频繁项集算法挖掘出异常数据。实验表明,半结构化时间序列方法计算简单,能够有效挖掘出异常数据,准确率较高,具有良好的鲁棒性,实
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