Historical Feature Pattern Extraction Based Network Attack Situation Sensing Algorithm
المؤلفون المشاركون
Zeng, Yong
Liu, Dacheng
Lei, Zhou
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The situation sequence contains a series of complicated and multivariate random trends, which are very sudden, uncertain, and difficult to recognize and describe its principle by traditional algorithms.
To solve the above questions, estimating parameters of super long situation sequence is essential, but very difficult, so this paper proposes a situation prediction method based on historical feature pattern extraction (HFPE).
First, HFPE algorithm seeks similar indications from the history situation sequence recorded and weighs the link intensity between occurred indication and subsequent effect.
Then it calculates the probability that a certain effect reappears according to the current indication and makes a prediction after weighting.
Meanwhile, HFPE method gives an evolution algorithm to derive the prediction deviation from the views of pattern and accuracy.
This algorithm can continuously promote the adaptability of HFPE through gradual fine-tuning.
The method preserves the rules in sequence at its best, does not need data preprocessing, and can track and adapt to the variation of situation sequence continuously.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zeng, Yong& Liu, Dacheng& Lei, Zhou. 2014. Historical Feature Pattern Extraction Based Network Attack Situation Sensing Algorithm. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049747
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zeng, Yong…[et al.]. Historical Feature Pattern Extraction Based Network Attack Situation Sensing Algorithm. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049747
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zeng, Yong& Liu, Dacheng& Lei, Zhou. Historical Feature Pattern Extraction Based Network Attack Situation Sensing Algorithm. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049747
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049747
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر