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针对目前网络报警信息融合方法仅以单时间点为处理单元，无法适应网络攻击逐渐呈现出的隐蔽性强、持续时间长等特点，提出一种基于时间对抗的网络报警深度信息融合方法。面对多源异构报警数据流，首先采集并保存当前一个较长时间窗口内的报警信息，然后利用基于滑动窗口的流聚类算法对报警信息进行聚类，最后引入窗口衰减因子对聚类后的报警进行深度融合。真实数据的实验结果显示，与基本DS证据理论（Basic-DS）和指数加权DS证据理论（EWDS）融合方法方法相比，该方法有较高的检测率和较低的误检率，但因为采用了更长的时间窗口，精简率上略低；实际测试与性能分析也表明，该算法的时延较小，能更加有效地检测网络攻击，且能完成实时处理。
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