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對USB移動(dòng)存儲設備中的異常病毒數據進(jìn)行檢測,可以延長(cháng)USB移動(dòng)存儲設備壽命,提高數據利用率,減少系統運行時(shí)間。當前方法利用軌跡點(diǎn)片段異常對USB移動(dòng)存儲設備中的異常病毒數據進(jìn)行檢測,將幾個(gè)獨立的USB移動(dòng)存儲設備中的異常病毒數據屬性進(jìn)行結合,針對現有的異常病毒數據點(diǎn)的異常軌跡進(jìn)行檢測,以病毒數據的位置、速度以及方向為檢測對象。該方法對USB移動(dòng)存儲設備中的異常病毒數據檢測效率低,不適用于大規模的USB移動(dòng)存儲設備中的異常病毒數據檢測。為此,提出一種基于PATRICIA樹(shù)的USB移動(dòng)存儲設備中異常病毒數據檢測方法。該方法利用K-means算法將USB移動(dòng)存儲設備中的數據劃分為K個(gè)類(lèi),并利用歐幾里德距離對各個(gè)類(lèi)間的相似度進(jìn)行衡量,然后在獨立分量分析的基礎上加入遺忘因子,對USB移動(dòng)存儲設備中異常病毒數據檢測時(shí)含噪進(jìn)行測量估計,最后利用小波分析法,通過(guò)設置USB移動(dòng)存儲設備中異常病毒數據判定閾值,以及標準化以后的小波系數內絕對值,與判定閾值的比較完成病毒數據的檢測。實(shí)驗結果證明,所提的檢測方法可以高精度地對USB移動(dòng)存儲設備中異常病毒數據進(jìn)行檢測,更加符合該領(lǐng)域發(fā)展實(shí)際意義。