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針對目前網(wǎng)絡(luò)報警信息融合方法僅以單時間點為處理單元，無法適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)攻擊逐漸呈現(xiàn)出的隱蔽性強、持續(xù)時間長等特點，提出一種基于時間對抗的網(wǎng)絡(luò)報警深度信息融合方法。面對多源異構(gòu)報警數(shù)據(jù)流，首先采集并保存當前一個較長時間窗口內(nèi)的報警信息，然后利用基于滑動窗口的流聚類算法對報警信息進行聚類，最后引入窗口衰減因子對聚類后的報警進行深度融合。真實數(shù)據(jù)的實驗結(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，但因為采用了更長的時間窗口，精簡率上略低；實際測試與性能分析也表明，該算法的時延較小，能更加有效地檢測網(wǎng)絡(luò)攻擊，且能完成實時處理。
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