海量冗余数据干扰下的网络数据捕获和分析系统研究
传统的网络信号捕获方法通过滑动相关法分析本地样本信号与接收网络信号的关联性，实现信号捕获，但当 网络中存在海量冗余数据干扰时，占空较小，容易在无信号时间区间形成大量的噪声，导致网络信号误捕获的问题。因此， 提出基于 Winpcap网络和 kd？treed模型的数据捕获方法，设计网络数据捕获和分析系统，捕获系统包括用于捕获和过滤数据 的内核模块、用于数据变换和协议分析的用户分析模块并分析系统实现数据捕获的功能模块。通过 Winpcap 底层网络分析 体系结构，实现网络数据包的捕获，采用 kd？treed模型过滤海量数据干扰，提高数据捕获的精度。实验结果表明，所设计系统 稳定性高，数据捕获精度高。
- 2021-06-24
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