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控制论与编程
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Sidel'nikov O.V.
识别计算机攻击迹象的分类算法计算复杂度比较
// 控制论与编程.
2014. № 6.
С. 7-16.
DOI: 10.7256/2306-4196.2014.6.13306 URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=13306
识别计算机攻击迹象的分类算法计算复杂度比较
DOI: 10.7256/2306-4196.2014.6.13306评审日期 02-11-2014出版日期 16-11-2014注解: 本文致力于比较两种逻辑分类算法的计算复杂度：顺序选择和状态的归纳预测。 逻辑算法在Matlab软件环境中实现。 为了比较逻辑分类算法的计算复杂性，使用了A.D.Zakrevsky的方法。 在检测信息系统（IS）中的计算机攻击（SC）威胁时，分类任务是主要任务之一。 有关SC检测迹象的信息可以来自IC的软件和硬件的各种来源（传感器），例如，防病毒工具，RAM转储的日志，硬盘驱动器，日志日志等。 所有这些都包含您可以尝试确定系统中存在攻击的信息。 本文讨论了使用两种算法对已有数据进行逻辑分类的问题：顺序迭代和状态的归纳预测。 使用适应的状态归纳预测方法使得可以减少计算量并获得K平均值9.3的平均增益，从而减少航天器的探测时间。 出版日期: 逻辑分类算法, 归纳算法, 逻辑分类算法, 软件, 归纳算法, 软件, 算法, 算法, 乌戈尔扎, 安全, 乌戈尔扎, 安全, 计算复杂度, 枚举, 计算复杂度, 枚举, 预测国家, Matlab的, 预测国家, Matlab的 |
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