特征提取技术中噪声过滤算法研究
变字节invbyt（s）←满足Ai，j=Ii的Ai，j[1，N]的数目；endstep3：噪声入列选择包含不变字节数最少的[x，θ]个序列作为噪声for i=1 to [x，θ] dosi是满足下列条件的一个序列：si∈S/N，并且对于任何其他的s/∈S/Ninvbyt（si）N←N∪{si}；endstep4. return N；2.3 算法分析通过上述算法描述可知，此算法的关键是噪声容忍度θ的选取，而为θ指定一个固定值可能是不恰当的。如果这个值太小，一些噪声可能不会被过滤掉，从而影响最后提取的噪声的质量；相反，如果这个值本身不太大，但是相对于序列（样本加噪声）的总数来说太大，便会发生一些样本被当作噪声被过滤掉而剩下的样本数量太少的情况，使得利用剩下的样本产生的特征不够准确。该算法主要具有如下优点：①特征提取的准确性优于或接近于其他方法；②具有良好的抗噪能力；③该方法产生的正则表达式特征可以直接应用于现有主流的IDS时间复杂度分析。从上述算法可以看出此算法的2*O（N2L2）总体来讲有点偏高，但算法有良好的可并行性，能提高该
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