基于特征組合優(yōu)化的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)惡意行為實(shí)時(shí)檢測(cè)方法

摘要： 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)具有高維、冗余和海量等特性，傳統(tǒng)的惡意行為檢測(cè)模型無法對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)惡意攻擊行為做出快速且準(zhǔn)確的判斷，提出基于特征組合優(yōu)化的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)惡意行為實(shí)時(shí)檢測(cè)方法 .采用改進(jìn)的相關(guān)性快速過濾算法和基于奇異值分解的主成分分析算法對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)惡意行為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征組合優(yōu)化，基于對(duì)稱不確定性信息度量指標(biāo)和近似馬爾科夫毯準(zhǔn)則進(jìn)行特征相關(guān)性計(jì)算、冗余特征識(shí)別與排除，通過參數(shù)特... （共11頁）