基于多约束信息融合的特定网络检测方法设计
100 积分
50
评分
4.5 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 174KB
- 页数 4P
- 阅读 84
- 下载 29
针对当前特定网络检测方法中没有对数据粒度进行过滤,数据粒度过于粗糙,检测过程的单一,致使检测效率低、检测正确性偏差等问题;提出一种基于多约束信息融合的特定网络检测方法,利用Windows中的Wpcap.dll获取持定网络中NIC相关信息,构建特定网络侦听,制定过滤条件实现特定网络数据的获取;根据Rough集理论对特定网络数据粒度进行过滤,减小数据粒度的粗糙程度;构建特定网络检测模型,结合D-S证据理论得到基本置信函数值并确定值的权重,代入D-S合成公式获得检测结果,引入群体信任法对检测结果再次过滤,实现网络异常数据的彻底检测和清除,解决检测方法的单一性;实验表明,该方法提高了网络检测的效率和正确性,有效解决了当前网络检测方法中存在的问题.
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于多约束信息融合的特定网络检测方法设计 174KB
基于改进BP神经网络的矿井CO检测方法的研究 203KB
基于改进BP神经网络的矿井CO检测方法的研究 203KB
基于多种检测数据的轨道状态BP神经网络评定方法研究 296KB
无线多跳网络中基于中断概率约束的功率控制 345KB
多网融合网关网络资源共享功能的设计与实现 158KB
基于BP神经网络的桥梁多传感器信息融合的研究 815KB
基于BP网络的原油含水率检测误差校正方法 331KB
基于神经网络的工时定额计算方法研究 271KB
基于BP神经网络的工程造价估测方法 294KB