当前,针对网络安全仅限于已知协议的窃密防范措施已经不足以保障网络的安全运行和预警攻击与危害行为。在这种情况下,急需一种能够高效识别未知协议的方法,以支持决策者的准确决策。因此,本研究在现有网络安全和数据挖掘技术的基础上,提出了基于数据报指纹关系的未知协议识别与发现解决方案。
研究论文未知协议识别与发现的数据报指纹关系探索
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数据挖掘:发现未知的有效信息
数据挖掘区别于传统的查询、报表、联机分析等数据分析方式,其核心在于无需预设假设,直接从数据中挖掘信息、发现知识。
数据挖掘的目标是发现那些先前未知、切实有效且具有实用价值的信息。
先前未知意味着这些信息是预先无法预料的,甚至可能与直觉相悖。
有效性保证了信息的可靠性和准确性,能够为决策提供支持。
实用性则强调信息能够应用于实际场景,解决实际问题。
例如,一家连锁店通过数据挖掘发现看似毫无关联的商品——婴儿尿布和啤酒——之间存在着惊人的联系,这便是数据挖掘发现未知信息的典型案例。
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基于Matlab的指纹识别算法研究
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指纹图像预处理: 针对采集到的指纹图像,进行去噪、增强等预处理操作,提高图像质量,为后续特征提取奠定基础。
指纹特征提取: 从预处理后的指纹图像中提取独特的指纹特征,例如细节点、纹线方向等,用于表征指纹的唯一性。
指纹匹配: 将提取到的待识别指纹特征与数据库中的已知指纹特征进行比对,计算相似度得分,判断指纹身份。
通过Matlab强大的图像处理和数值计算功能,可以有效地实现指纹识别算法,并对算法性能进行评估和优化。
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