【摘 要】
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针对当前入侵检测算法捕获异常数据包并对其进行分析．存在较低的检出率和检测率等问题．提出基于概率统计的云计算下网络入侵检测频率智能调整算法。采用概率统计方法提取网络攻
【基金项目】
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国家文化部文化创新工程项目(2017-10)
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针对当前入侵检测算法捕获异常数据包并对其进行分析．存在较低的检出率和检测率等问题．提出基于概率统计的云计算下网络入侵检测频率智能调整算法。采用概率统计方法提取网络攻击高、低危数据频谱特征，计算相应频谱特征幅值在全网中出现的总概率。利用经验模态分解方法根据概率计算结果分离出高、低危信号特征谐波分量，给出两类信号特征谐波分量在时域分布上的特征差异，建立频率调整阈值，根据该阈值确定入侵检测频率，完成入侵检测。实验结果表明．所提算法通过对人侵检测频率的调整，在一定程度上提高了异常数据检出率和检测正确率。
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