边界检测在入侵模式分类与特征提取中的应用

摘要

在检验知识较少的情况下,为有效提取网络数据特征,实现快速入侵检测,运用边界检测算法建立有限样本下自学习的理论框架和通用方法,通过特征提取来剔除对其后的入侵检测不具有鉴别信息的部分。实验数据分析表明,有效聚类的数量随着原始样本量的增加而缓慢增加,并趋于稳定。理论分析和仿真实验证明了该算法的有效性。