%0 Journal Article
%T 基于属性相似度云模型的网络异常检测
%A 张君
%A 张国英
%A 刘玉树
%J 吉林大学学报(工学版)
%P 954-957
%D 2006
%X 针对网络异常检测虚警率偏高的问题，提出了一种基于属性相似度云模型的网络异常检测新方法。基于各属性对分类的不同贡献，结合数据对象空间和属性空间的相似度概念，给出了属性相似度和属性权重的计算方法，该方法可降低网络数据空间的维数，提高目标识别的准确率。试验表明，该方法具有先验知识需求少和参数容易确定的优点，能比较准确地检测出对网络数据的异常行为。
%K 计算机系统结构
%K 异常检测
%K 属性相似度
%K 云模型
%K 计算机系统结构
%K 异常检测
%K 属性相似度
%K 云模型
%U http://xuebao.jlu.edu.cn/gxb/CN/Y2006/V36/I06/954