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針對目前網(wǎng)絡(luò)報(bào)警信息融合方法僅以單時(shí)間點(diǎn)為處理單元，無法適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)攻擊逐漸呈現(xiàn)出的隱蔽性強(qiáng)、持續(xù)時(shí)間長等特點(diǎn)，提出一種基于時(shí)間對抗的網(wǎng)絡(luò)報(bào)警深度信息融合方法。面對多源異構(gòu)報(bào)警數(shù)據(jù)流，首先采集并保存當(dāng)前一個(gè)較長時(shí)間窗口內(nèi)的報(bào)警信息，然后利用基于滑動(dòng)窗口的流聚類算法對報(bào)警信息進(jìn)行聚類，最后引入窗口衰減因子對聚類后的報(bào)警進(jìn)行深度融合。真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與基本DS證據(jù)理論（Basic-DS）和指數(shù)加權(quán)DS證據(jù)理論（EWDS）融合方法方法相比，該方法有較高的檢測率和較低的誤檢率，但因?yàn)椴捎昧烁L的時(shí)間窗口，精簡率上略低；實(shí)際測試與性能分析也表明，該算法的時(shí)延較小，能更加有效地檢測網(wǎng)絡(luò)攻擊，且能完成實(shí)時(shí)處理。
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