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异常检测中频率敏感的单分类算法研究
  • ISSN号：1000-1239
  • 期刊名称：《计算机研究与发展》
  • 时间：0
  • 分类：TP393.07[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]解放军理工大学指挥自动化学院,南京,210007 解放军理工大学指挥自动化学院,南京,210007 解放军理工大学指挥自动化学院,南京,210007 解放军理工大学指挥自动化学院,南京,210007
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(60603029);江苏省自然科学基金项目(BK2005009)
作者： 罗隽[1], 丁力[1], 潘志松[1], 胡谷雨[1]
关键词： 安全审计, 入侵检测系统, 支持向量数据描述, 单类分类器
中文摘要：

使用系统调用序列的异常检测系统对于模拟正常用户的攻击行为有较好的检测效果.传统的算法主要关注切分的长度,却忽略了各个系统调用序列的发生频率对整个检测结果的重要性.在对样本进行切分的情况下,构建了一个对系统调用序列发生频率敏感的基于支持向量描述异常检测模型,利用发生频率定义样本的"重要性",使分类器更加倾向于这些重要的样本.采用国际标准数据集进行测试.实验表明,与传统的检测模型相比,基于序列发生频率的检测模型具有较低的误报警率.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编：徐志伟
  • 地址：北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编：100190
  • 邮箱：crad@ict.ac.cn
  • 电话：010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1239
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊，2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,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）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:40349