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針對目前網絡報警信息融合方法僅以單時間點為處理單元，無法適應網絡攻擊逐漸呈現出的隱蔽性強、持續時間長等特點，提出一種基于時間對抗的網絡報警深度信息融合方法。面對多源異構報警數據流，首先采集并保存當前一個較長時間窗口內的報警信息，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。真實數據的實驗結果顯示，與基本DS證據理論（Basic-DS）和指數加權DS證據理論（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絡攻擊，且能完成實時處理。
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