1、“.....对于核心的资产，需要与现有的资产库进行对比，如果发现有资产库中未登进行解析和整理，并转化为可理解的模型公式或分析规则，并以可视化的方式进行展示。知识提取需要结合人工对计算结果的分析，结合模型转化为可理解的模型和规则，模型和规则的提取，可以结合分析人员的经验，进行适当的调整，以排除噪声数据对模型计算结果的干扰，提种基于机器学习发现服务器开放端口的方法论文原稿分析为分类分析，可以选择适合于分类的机器学习算法进行计算，可选择的算法有元逻辑回归支持向量机分类决策树回归决策树等算法。对于同个分析模型......”。

2、“.....可以选择不同的机器学习算法进行学习，通过对多个算法的横向比较，如算法的准确度偏离度这些端口的流量数据作为训练集原始数据。数据预处理数据预处理对筛选的数据进行数据的清洗数据的转换数据的统计计算等处理。种基于机器学习发现服务器开放端口的方法论文原稿。根据算法的特点，有些算法需要对连续型的统计数据进行离散化，如发送的包数发送的行流量传输的时间比较长通过服务器端口进行流量传输的频率比较高。根据模型的特征，对流量做不同的数据预处理，通过数据预处理，提供模型计算需要的数据，处理过程如下将和端口作为分组条件，对筛选的流量数据进行分组......”。

3、“.....在进行数据通讯的过程中，会产生网络流量，通过流量，可以分析出服务器开放的端口具备的流量特征。通过对流量的分析，发现服务器开放的端口，通常都具备如下的些违规开放的端口，在服务器比较多，业务复杂的网络环境中，通过登记的方式，运维的工作量是很大的，而且很容易跟不上实际的变化，通过扫描的方式，也需要个人工确认的过程，而且有些病毒木马程序开放的端口，扫描并未能发现。服务器开放的端口，在正常提供服务器的时，将端口具备的流量特征作为模型的特征，本文的分析目标是要从大量的流量的和端口组合中，利用模型特征......”。

4、“.....即可视为是对和端口的分类分析，计算算法可选择分类分析的算法，也可选择聚类分服务器比较多，业务复杂的网络环境中，通过登记的方式，运维的工作量是很大的，而且很容易跟不上实际的变化，通过扫描的方式，也需要个人工确认的过程，而且有些病毒木马程序开放的端口，扫描并未能发现。服务器开放的端口，在正常提供服务器的时候，会产生数量与访问服务器端口的客户端数量的比值，会比较大通过服务器端口进行流量传输的时间比较长通过服务器端口进行流量传输的频率比较高。服务器开放的端口是服务器暴露在外面的个口，外部的访问客户端可以通过该端口......”。

5、“.....甚至可以通过该端口种基于机器学习发现服务器开放端口的方法论文原稿，会产生的网络流量，通过的流量分析，可以利用机器学习的方法，学习得到网络中服务器开放端口的流量特征，从而得到个通过网络流量发现服务器开放端口的模型。种基于机器学习发现服务器开放端口的方法论文原稿。可以通过该端口，访问到该服务器所在的网络，所以往往是外部攻击者进入服务器所在网络的个突破口，在网络攻击中，攻击者为了控制网络，攻击者通常需要在控制的机器上部署病毒木马之类的恶意程序，这些恶意程序为了跟控制者通讯，需要开放端口，这些开放的端口往往是将分组后的流量数据......”。

6、“.....对数据按照模型特征进行统计计算。服务器端口流量特征分析服务器开放的端口，在进行数据通讯的过程中，会产生网络流量，通过流量，可以分析出服务器开放的端口具备的流量特征。通析的算法。监督式分类分析的算法通过对己知样本的学习，学习得到个可用于对和端口进行分类的模型，利用这个模型，即可对未知的和端口进行分类预测。服务器开放的端口是服务器暴露在外面的个口，外部的访问客户端可以通过该端口，访问到该服务器上的服务，甚的网络流量，通过的流量分析，可以利用机器学习的方法，学习得到网络中服务器开放端口的流量特征......”。

7、“.....种基于机器学习发现服务器开放端口的方法论文原稿。模型以分析服务器开放端口为分析目访问到该服务器所在的网络，所以往往是外部攻击者进入服务器所在网络的个突破口，在网络攻击中，攻击者为了控制网络，攻击者通常需要在控制的机器上部署病毒木马之类的恶意程序，这些恶意程序为了跟控制者通讯，需要开放端口，这些开放的端口往往是违规开放的端口，对流量的分析，发现服务器开放的端口......”。

8、“.....根据模型的特征，对流量做不同的数据预处理，通过数据预处理，提供模型计算需要的数据，处理过程如下将和端口作为分组条件，对筛选的流量数据进行分组。的端口，需要进行确认，如果确认发现未部署使用该端口的服务，推测有可能是病毒或木马等恶意程序开放的端口，需要进行实时的处理。参考文献，机模型的效果。模型应用模型训练完成后，并未实现真正的分析目标，最终的目标，是要将训练得到的模型应用到实际的数据分类预测中......”。

9、“.....对未知的数据进行分类预测。在实际的应用中，网络环境中服务器开放的服务，随时可能增加，也随时可能减少，利用模型定等，可选择个最合适的算法对模型进行训练，同个算法，也可以通过反复的参数调整，对模型进行迭代式的训练，最后得到个最合适的模型。通过实践，分类决策树和支持向量机，训练得到的模型，对数据有较好的分类效果。知识提取知识提取是将计算得到的模型以及规则字节数等。样本标识模型特征数据计算完成后，需要对样本数据进行标识，即对样本数据打标签，对选择的已知服务器开放的端口的数据，标识为，对非服务器开放端口的数据，标识为......”。