柯西分布、网络入侵、数据挖掘、跳频数据是本文的核心概念，下面将详细阐述这四个概念在文档中的应用和重要性。
柯西分布（Cauchy Distribution）是一种概率分布，其概率密度函数具有两个参数：位置参数μ和尺度参数γ。柯西分布与正态分布类似，但也存在显著区别，它具有更长的尾部，意味着出现极端值的可能性较大。在本文中，作者提出了一种基于柯西分布的网络入侵跳频数据挖掘技术。考虑到网络入侵行为的不确定性以及数据的跳跃性，使用柯西分布建模网络入侵跳频数据，能够更好地适应数据的不规则性和变化性。
网络入侵（Network Intrusion）是指通过网络对计算机系统进行的非法访问、攻击、干扰或破坏，目的通常是获取敏感信息、破坏系统完整性或拒绝合法服务。网络入侵种类繁多，包括病毒、木马、蠕虫、钓鱼等，它们可以窃取数据、造成服务中断甚至系统崩溃。为了应对这些威胁，网络安全变得日益重要，保障网络数据存储和信息传输的安全是信息时代的基本需求。
数据挖掘（Data Mining）是通过分析大量数据，发现隐藏的信息和知识的过程。它常用于模式识别、预测分析、用户行为分析、欺诈检测等领域。在网络安全方面，数据挖掘技术可以用于检测异常行为，及时发现和响应网络入侵。本文提到的数据挖掘技术主要集中在网络入侵检测上，通过分析网络流量数据来识别异常模式，从而提前发现潜在的入侵行为。
跳频数据（Frequency Hopping Data）是一种在一定频谱范围内快速改变传输频率的技术。在无线通信中，跳频技术被广泛用于军事通信和民用通信领域，以提高信号的抗干扰能力。网络入侵者有时利用跳频技术进行数据传输，以规避正常的监测手段。在这种情况下，传统的网络入侵检测系统可能难以准确检测到异常行为。本文提出的基于柯西分布的跳频数据挖掘技术，能够有效地识别并分析跳频数据中的入侵行为。
本文提出的基于柯西分布的网络入侵跳频数据挖掘技术，旨在解决现有网络入侵检测系统存在的漏检率问题。通过构建柯西分布时间序列分析模型，使用双线性Hough变换对网络入侵数据进行双曲跳频分解，提取出网络入侵数据的频谱特征，再应用柯西分布下的时频分析方法进行数据挖掘，以实现对网络入侵跳频数据的有效检测和分析。通过仿真测试验证了该技术的准确性和抗干扰性能。这项技术对于提升网络安全防护能力，保障网络通信安全具有重要价值。
