特征提取技术中噪声过滤算法研究
The analysis result after comprehensive validation shows that the algorithm has certain feasibility and application value.Key words： network attacks； feature extraction； filtration； algorithm0 引言目前，网络攻击防御技术的研究有很多，攻击特征提取技术就是研究入侵检测技术的一大热门方向，早在2003年Kreibich等提出了第一个攻击特征自动提取系统Honeycombt[1]。攻击特征自动提取技术其涵义很清楚，主要体现的问题是特征分析与自动提取，其中自动提取又分为两步完成：攻击发现和特征提取。因为攻击的不确定性，所以攻击发现是目前网络攻击中处理较为困难的问题，这对后面的特征提取造成了困难，只有解决攻击发现，特征提取才有价值，否则提取的特征没有任何意义和价值。在很多的攻击防护系统中，将攻击特征作为主核心问题研究，通常情况下，攻击特征提取系统发现新攻击的能力强，可以缩短样本捕获时间，但是这些系统中对样本捕获时间也受攻击本身属性的影响，例如传播越快的蠕虫越容易被捕获到样本。而高效的特征提
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