特征提取技术中噪声过滤算法研究
取方法可以有效减少特征提取时间，因此，目前研究的重心是如何设计有效而计算开销小的特征提取方法，减少特征提取时间[2]。序列比对技术是参照生物序列引用特征提取技术，在生物界的研究中较为广泛，这种技术是将几条序列通过比较和适当的空位插入，构建一个使得相似性度量函数S（A）达到最大的比对序列A，从而达到发现序列之间的相似性和能辨别序列的差异两个目的。1 攻击特征提取基本步骤目前，按照信息处理流程，一个比较完善的攻击特征提取技术应该由如下步骤完成，即：攻击样本获取、去除噪声、攻击聚类、特征提取、特征负选择、特征正选择、特征归并和特征应用八个组成[3]。而传统的攻击特征提取技术基本上都不考虑噪声过滤问题。因此，对特征提取精确度的问题一直是研究的瓶颈。攻击样本获取：完成从大量的网络数据中分辨出可疑（即可能是攻击）的数据流，同时完成报文碎片重组、TCP流重组等。去除噪声：尽可能去除可疑数据流库中那些不是攻击样本的数据流（
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