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利用入侵行为关联性降低异常检测的误报
  • ISSN号:1000-7024
  • 期刊名称:《计算机工程与设计》
  • 时间:0
  • 分类:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]云南大学信息学院,云南昆明650091
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60573104)
中文摘要:

针对异常检测具有较高的误报率的缺点,提出一种降低误报的算法。该算法基于入侵活动须依赖多种行为相互配合来完成的特点,对于出现异常行为的用户,在异常行为还不足以认定为入侵的情况下,为防止误报,通过分析用户在一段时间内的后续行为是否存在配合实施入侵的可能来综合推断用户是否为入侵者,从而达到降低误报的目的。

英文摘要:

Aimed at the shortcomings of anomaly detection for a high false positive rate,an algorithm is proposed to reduce false positives.This algorithm is based on the invasion of activities must rely on a variety of acts with each other to complete the characteristics of abnormal behavior for the user.When the abnormal behavior is not enough to confirm the case for the invasion,to prevent false positives,by analyzing the user within a period of time existence of an act with the implementation of follow-up to the invasion possible to infer the user whether a comprehensive intruders,the purpose of reducing false positives is realized.

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期刊信息
  • 《计算机工程与设计》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:中国航天科工集团二院706所
  • 主编:汤铭瑞
  • 地址:北京142信箱37分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:ced@china-ced.com
  • 电话:010-68389884
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7024
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1775/TP
  • 邮发代号:82-425
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计与分析用期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:45616