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一种基于CFSFDP聚类的并行自适应异常检测方法

摘要

一种基于CFSFDP聚类的并行自适应异常检测方法,涉及网络信息安全领域,解决现有基于CFSFDP聚类异常检测方法的时效性和实时性问题,本发明所述的检测方法将标记的原有中心点的聚类的核心区和边缘区分开处理,实现了轮廓的动态更新,使得基于CFSFDP的异常检测方法具有更高的时效性。本发明将原有数据点与实时输入的新数据点的距离计算平分成多份,多个进程并行计算,减少了计算时间,加快了聚类轮廓生成的速度,提高了基于CFSFDP异常检测方法的实时性。

著录项

  • 公开/公告号CN109995772B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 长春理工大学;

    申请/专利号CN201910215830.9

  • 申请日2019-03-21

  • 分类号H04L29/06(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构22214 长春众邦菁华知识产权代理有限公司;

  • 代理人王丹阳

  • 地址 130022 吉林省长春市朝阳区卫星路7089号

  • 入库时间 2022-08-23 11:58:02

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