0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

介紹一種基于分層聚類方法的木馬通信行為檢測(cè)模型

jf_7WIUVARk ? 來源:IoVSecurity ? 2023-07-30 11:51 ? 次閱讀

7a697eee-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7aaf624c-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7adca022-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7b2d044a-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7b797550-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7bda1716-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7c45d14a-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7c8a1670-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7cfc00e6-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7d3e3e48-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7d71bd54-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7dac7d7c-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7dfa37b0-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7e3f3cca-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7e8e52e2-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7ee53a6c-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7f2aea62-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7f7ef710-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

7ff67ed4-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

8059d326-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png

80b0f02a-2d2d-11ee-815d-dac502259ad0.png





審核編輯:劉清

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 控制器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    112

    文章

    16033

    瀏覽量

    176656
  • 檢測(cè)器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1

    文章

    855

    瀏覽量

    47600

原文標(biāo)題:一種基于分層聚類方法的木馬通信行為檢測(cè)模型

文章出處:【微信號(hào):IoVSecurity,微信公眾號(hào):IoVSecurity】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    一種基于和競(jìng)爭(zhēng)克隆機(jī)制的多智能體免疫算法

    包含分布式電源的配電網(wǎng)無功優(yōu)化matlab源代碼,代碼按照高水平文章復(fù)現(xiàn),保證正確,可先發(fā)您文章看是否滿足您的要求利用分布式電源的無功補(bǔ)償能力,提出了一種基于和競(jìng)爭(zhēng)克隆機(jī)制的多智能體免疫算法來
    發(fā)表于 12-29 06:50

    一種基于圖的安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法

    分析并比較現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法,從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)出發(fā),引入圖論算法和數(shù)據(jù)挖掘的方法,提出一種針對(duì)分布式系統(tǒng)的安全態(tài)勢(shì)評(píng)估
    發(fā)表于 04-02 09:30 ?24次下載

    一種基于GiST的層次算法

    層次方法是聚類分析的個(gè)重要方法。該文利用通用搜索樹實(shí)現(xiàn)了一種新的層次
    發(fā)表于 04-23 10:10 ?24次下載

    一種改進(jìn)的基于密度的入侵檢測(cè)算法

    密度算法DBSCAN是一種有效的聚類分析方法。本文構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)模型,并將
    發(fā)表于 08-24 08:41 ?4次下載

    一種基于隨機(jī)游動(dòng)的算法

    該文提出一種改進(jìn)的隨機(jī)游動(dòng)模型,并在此模型的基礎(chǔ)上,發(fā)展了一種數(shù)據(jù)算法。在此算法中,數(shù)據(jù)集中
    發(fā)表于 11-21 11:24 ?7次下載

    一種原型模糊的初始化方法

    一種原型模糊的初始化方法 模糊是非監(jiān)督
    發(fā)表于 10-21 16:02 ?979次閱讀

    基于代理模型的分布式算法

    II DDM模型是現(xiàn)有的分布式模型中性能較好的一種個(gè)體合作以及串行工作方式固有的不足,在該模型
    發(fā)表于 09-16 14:08 ?0次下載
    基于代理<b class='flag-5'>模型</b>的分布式<b class='flag-5'>聚</b><b class='flag-5'>類</b>算法

    一種個(gè)數(shù)自適應(yīng)的方法(簡(jiǎn)稱SKKM)

    在數(shù)據(jù)挖掘算法中,K均值算法是一種比較常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,簇間數(shù)據(jù)對(duì)象越相異,簇內(nèi)數(shù)據(jù)對(duì)象越相似,說明該
    發(fā)表于 11-03 16:13 ?12次下載
    <b class='flag-5'>一種</b><b class='flag-5'>聚</b><b class='flag-5'>類</b>個(gè)數(shù)自適應(yīng)的<b class='flag-5'>聚</b><b class='flag-5'>類</b><b class='flag-5'>方法</b>(簡(jiǎn)稱SKKM)

    一種改進(jìn)的BIRCH算法方法

    為解決傳統(tǒng)BIRCH算法對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象輸入順序敏感、結(jié)果不穩(wěn)定的問題,提出了一種改進(jìn)的BIRCH算法。該算法將雷達(dá)信號(hào)偵察數(shù)據(jù)的脈沖載頻、脈沖重復(fù)間隔和脈沖寬度分別進(jìn)行
    發(fā)表于 11-10 15:52 ?1次下載
    <b class='flag-5'>一種</b>改進(jìn)的BIRCH算法<b class='flag-5'>聚</b><b class='flag-5'>類</b><b class='flag-5'>方法</b>

    一種新的人工魚群混合算法

    人工魚群是一種隨機(jī)搜索優(yōu)化算法,具有較快的收斂速度,對(duì)問題的機(jī)理模型與描述無嚴(yán)格要求,具有廣泛的應(yīng)用范圍。本文在該算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合傳統(tǒng)的K-means
    發(fā)表于 12-04 16:18 ?0次下載

    一種新的基于流行距離的譜算法

    本文提出了一種新的基于流行距離的譜算法,這是一種新型的聚類分析算法。不僅能夠?qū)θ我獾姆且?guī)則形狀的樣本空間進(jìn)行
    發(fā)表于 12-07 14:53 ?3次下載

    一種自適應(yīng)AP方法

    網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量的增大對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性提出了更高的要求,壓縮訓(xùn)練數(shù)據(jù)可加快未知樣本的分類處理速度。針對(duì)數(shù)據(jù)量過大造成壓縮處理和效率低下的難題,提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)AP (aff
    發(fā)表于 03-06 15:15 ?0次下載

    基于用戶行為特征的多維度文本

    每個(gè)維度中屬性間的關(guān)系。為有效利用與文本相關(guān)的用戶行為信息,提出一種結(jié)合用戶行為信息的多維度文本模型
    發(fā)表于 11-16 15:37 ?1次下載
    基于用戶<b class='flag-5'>行為</b>特征的多維度文本<b class='flag-5'>聚</b><b class='flag-5'>類</b>

    一種改進(jìn)人流的移動(dòng)模式算法

    ,時(shí)空數(shù)據(jù)是最為常見的一種數(shù)據(jù)。本文基于城市中的時(shí)空數(shù)據(jù),首先提出一種建模方法,將不冋種類的時(shí)空數(shù)據(jù)表示為人流模型;然后基于
    發(fā)表于 05-08 15:43 ?4次下載

    10介紹和Python代碼

    分享篇關(guān)于的文章,10介紹和Python
    的頭像 發(fā)表于 07-30 10:25 ?2925次閱讀