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通過建筑質量綜合評定系統的開發(fā)實例 ,介紹了在Delphi開發(fā)平臺下調用FormulaOne組件進行通用表數據處理的方法。
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入侵檢測(ID)是保障網絡安全的必要手段之一,將數據挖掘引入入侵檢測中使其可以適應海量審計數據的處理,同時可以提高檢測的均衡性和響應時間。文章提出了一種基于隨機森林(random forest,RF)的入侵檢測模型(1R-RF),針對RF模型面對高維網絡審計數據選擇屬性時過度隨機導致的元分類器效率不高的問題,開展了基于One-R快速屬性評價的研究。實驗證明,將基于One-R的RF用于入侵檢測后有較好的時空性能、較低的誤報率和漏報率,對于各種攻擊行為有著較為均衡的檢測率。
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