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针对卫星通信网中可能出现的因地球站被捕获、盗用、伪造和非法用户入侵等严重威胁卫星通信网自身安全的问题,提出通过对地球站正常行为聚类的方法实现卫星通信网的异常检测.提出了一种改进的KFCM(komel fuzzy C-means)聚类算法,对KFCM算法初始聚类中的确定做了优化,对聚类个数的确定做了改进.同时,在数据的预处理方面提出了一种主要属性的选择方法.通过几个经典数据集和卫星地球站真实数据的实验证明,该方法具有较好的检测效果,对于卫星通信网异常检测具有较高的实用性. 相似文献
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僵尸网络(BotNet)主要采用蠕虫扫描的方式进行传播,传统的蠕虫传播策略主要在扩散效率和扫描准确性上进行折衷,共性缺点是存在对同一主机重复扫描和网络之间交叉扫描的严重问题,会对互联网产生严重的流量冲击,降低BotNet的隐蔽性。为解决这一共性问题,根据互联网的无尺度特性,在对比传统网络蠕虫传播策略优缺点的基础上,结合前向神经网络现有的BP学习算法对BotNet传播进行了分析,从理论上提出一种计算BP近似最优步长的算法,并通过OPNET建立传播攻击模型进行了仿真验证。结果表明,该算法有效地提高了BotNet在无尺度网络中的传播性能。 相似文献
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