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2013-05-23 12:21
求翻译：Finally, we take advantage of those similarity measures to group all pattack events whose patterns look very similar. We simply use an unsupervised graph-theoretic approach to formulate the problem: the vertices of the graph represent the patterns (or feature vectors) of each attack event,and the edges (or the arcs) ex是什么意思？ 待解决
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Finally, we take advantage of those similarity measures to group all pattack events whose patterns look very similar. We simply use an unsupervised graph-theoretic approach to formulate the problem: the vertices of the graph represent the patterns (or feature vectors) of each attack event,and the edges (or the arcs) ex
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
最后，我们利用这些相似性措施，组中的所有pattack事件的模式看起来非常相似。
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2013-05-23 12:23:18
终于，我们利用那些相似性措施编组样式看非常相似的所有pattack事件。我们使用一种未加监督的图表理论方法公式化问题：图表的端点代表样式(或特点传染媒介)每个攻击事件，并且边缘(或弧)表达那些端点之间的相似性关系。
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2013-05-23 12:24:58
终于，我们利用那些相似性措施编组样式看非常相似的所有pattack事件。 我们简单地使用一种未加监督的图表理论方法公式化问题： 图表的端点代表每个攻击 (事件样式) 或特点传染媒介，并且边缘 (或弧) 表达那些端点之间的相似性关系。 然后，使成群通过提取所谓的最大的被衡量的派系执行 (MWC) 从图表，一个最大的派系被定义作为一份导致的子图端点充分地连接，并且它在其他派系内没有包含。 因为它是一NP坚硬 (第4个问题)，几种近似算法为解决MWC问题被开发了。 我们提到感兴趣的读者到 (38， 39) 为此的一个更加详细的描述基于派系的使成群的技术被申请于honeynet踪影。
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2013-05-23 12:26:38
最后，我们利用这些相似性措施进行分组所有帕特里克先生事件的图案看起来很相似。我们只需使用无监督的图理论方法制定的问题： 该图的顶点代表每个攻击事件的模式 (或特征向量） 和边缘 （或弧） 表示这些顶点之间的相似性关系。然后，群集由提取所谓最大加权的派系 (MWC) 从图中，其中一个最大的派系定义为诱导子图在其中充分连接顶点和它未包含在任何其他派系内执行。由于它是一个 NP 难问题 [4]，制定了几种近似算法求解 MWC 问题。我们向感兴趣的读者，请参阅 [38，39] 为此派系基于聚类技术，应用于蜜网跟踪的更详细的说明。
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2013-05-23 12:28:18
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