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申请/专利权人：中国科学院计算机网络信息中心
摘要：本发明公开了一种基于SVD和聚类分析的网络无监督入侵检测方法，包括：利用数据采集工具，收集智能终端的网络流量数据和业务数据；根据收集的网络流量数据，构建在设定时间段内网络节点的网络流量矩阵Aij；对网络流量矩阵Aij进行SVD分解，获得降维后的左奇异矩阵U和右奇异矩阵V；对降维后的U矩阵和V矩阵分别进行聚类，U矩阵计算发送流量在线性隐空间的距离，V矩阵计算接受流量在线性隐空间的距离；根据分类准确率调整距离阈值，以该距离阈值作为标准判断发送流量和接收流量是否为未知类型的网络流量。该方法具有高准确率且能加快运算速度的优点。
主权项：1.一种基于SVD和聚类分析的网络无监督入侵检测方法，包括下述步骤：S1、利用数据采集工具，收集智能终端的网络流量数据和业务数据；S2、根据收集的网络流量数据，构建在设定时间段内网络节点的网络流量矩阵Aij；S3、对网络流量矩阵Aij进行SVD分解，获得降维后的左奇异矩阵U和右奇异矩阵V；U矩阵代表发送流量在隐空间的特点，v矩阵代表接受流量在线性隐空间的特点；S4、对降维后的U矩阵和V矩阵分别进行聚类，通过U矩阵计算正常发送流量在线性隐空间的距离，通过V矩阵计算接受正常流量在线性隐空间的距离；S5、根据分类准确率调整距离阈值，以该距离阈值作为标准判断发送流量和接收流量是否为未知类型的网络流量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院计算机网络信息中心 一种基于SVD和聚类分析的网络无监督入侵检测方法及系统
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